Criteria

Dernière mise à jour : 5 mai 2025

Rubriques :

Les Criteria dans Adobe Target Recommendations sont des règles qui déterminent quels produits ou contenus recommander selon un ensemble prédéterminé de comportements de visiteurs. Les critères peuvent être basés sur des tendances populaires, les comportements actuels et passés d’un visiteur ou des produits et contenus similaires. Vous pouvez tester plusieurs types de recommandations les uns par rapport aux autres en ajoutant plusieurs critères.

Les sections suivantes en disent plus sur les clés de critère et la logique de recommandation que vous pouvez utiliser pour chaque clé. Cliquez sur les liens pour obtenir des informations plus détaillées.

Secteur industriel vertical

Lors de la création d’un critère, vous sélectionnez un secteur vertical en fonction des objectifs de votre activité Recommendations .

Secteur industriel vertical	Objectif
Retail/Ecommerce	Conversion entraînant un achat
Lead Generation/B2B/Financial Services	Conversion sans achat
Media/Publishing	Engagement

Les autres options de critères changent en fonction du secteur vertical que vous sélectionnez. Vous pouvez définir le secteur d’activité vertical par défaut sur la page Administration>Recommendations ou spécifier le secteur d’activité vertical pour chaque critère.

Type d’algorithme

Le type d’algorithme que vous sélectionnez détermine les algorithmes disponibles.

Le tableau suivant explique les différents types d’algorithmes et les algorithmes associés.

Type d’algorithme	Quand l’utiliser	Algorithmes disponibles
Cart-Based	Faites des recommandations en fonction du contenu du panier de l’utilisateur.	People Who Viewed These, Also Viewed People Who Viewed These, Also Bought People Who Bought These, Also Bought Pour plus d’informations, voir Basé sur le panier dans Baser la recommandation sur une clé de recommandation.
Popularity-Based	Faites des recommandations en fonction de la popularité globale d’un élément sur votre site ou en fonction de la popularité des éléments dans la catégorie, la marque, le genre préféré ou le plus consulté d’un utilisateur, etc.	Most Viewed Across the Site Most Viewed by Category Most Viewed by Item Attribute Top Sellers Across the Site Top Sellers by Category Top Sellers by Item Attribute Top by Analytics Metric
Item-Based	Faites des recommandations basées sur la recherche d’éléments similaires à un élément que l’utilisateur consulte actuellement ou a récemment consulté.	People Who Viewed This, Viewed That People Who Viewed This, Bought That People Who Bought This, Bought That Items with Similar Attributes
User-Based	Faites des recommandations basées sur le comportement de l’utilisateur.	Recently Viewed Items Recommended for You
Custom Criteria	Faites des recommandations basées sur un fichier personnalisé que vous téléchargez.	Algorithme personnalisé

Pour plus d’informations sur chaque algorithme, voir Baser la recommandation sur une clé de recommandation.

Utilisation d’une clé de recommandation personnalisée

Vous pouvez également baser les recommandations sur la valeur d’un attribut de profil personnalisé.

NOTE

Les paramètres de profil personnalisés peuvent être transmis à Target par le biais de JavaScript, de l’API ou des intégrations. Pour plus d’informations sur les attributs de profil personnalisés, voir Profils des visiteurs.

Supposons, par exemple, que vous souhaitiez afficher des séquences recommandées en fonction de la dernière séquence ajoutée par un utilisateur à la file d’attente.

Cliquez sur Recommendations > Criteria.
Cliquez sur Create Criteria > Create Criteria.
Renseignez les informations de la section Informations de base.
Dans la section Algorithme recommandé, sélectionnez Item Based dans la liste Algorithm Type.
Sélectionnez People Who Viewed This, Viewed That dans la liste Algorithm.
Sélectionnez votre attribut de profil personnalisé dans la liste des Recommendation Key (par exemple, Last Show Added to Watchlist).

Affichage des informations sur les critères

Vous pouvez afficher les détails des critères en cliquant sur les critères souhaités dans la colonne Name .

Les sections Attributes et Détails vous permettent d’afficher des informations générales sur les critères sélectionnés, y compris leurs Name, Description, Industry Vertical, Page Types, Recommendation Key, Recommendation Logic, Algorithm ID et les informations sur la dernière modification (date et auteur de la modification de l’algorithme).

La section Usage vous permet de consulter une liste des activités qui font référence aux critères sélectionnés.

NOTE

La fonctionnalité Algorithm Usage est actuellement prise en charge pour les activités Recommendations uniquement. Cette fonctionnalité n’est actuellement pas prise en charge pour les activités A/B Test, Auto-Allocate, Auto-Target et Experience Targeting (XT) qui incluent des recommandations en tant qu’offre.

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