新しいレコメンデーションを作成
レコメンデーションを作成する場合は、推奨される製品 項目 を含む レコメンデーションユニット を作成します。
推奨単位
レコメンデーションユニットをアクティブ化すると、Adobe Commerceは データの収集を開始し、インプレッション数、ビュー数、クリック数などを測定します。 Product Recommendations の表には、情報に基づいたビジネス上の意思決定に役立つ各レコメンデーションユニットの指標が表示されます。
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管理者 サイドバーで、マーケティング/プロモーション/商品Recommendations に移動して 商品Recommendations ワークスペースを表示します。
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レコメンデーションを表示する ストア表示を指定します。
note note NOTE ページビルダーのレコメンデーション単位は、デフォルトのストア表示で作成する必要がありますが、どこでも使用できます。 ページビルダーを使用した商品レコメンデーションの作成について詳しくは、 コンテンツの追加 – 製品Recommendations を参照してください。 -
レコメンデーションを作成 をクリックします。
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「レコメンデーションに名前を付ける」セクションで、内部参照のわかりやすい名前（
Home page most popularなど）を入力します。 -
「ページタイプを選択」セクションで、レコメンデーションを表示するページを次のオプションから選択します。
note note NOTE ストアが 買い物かごに商品を追加した直後に買い物かごページを表示するように設定されている場合、買い物かごページでの商品のRecommendationsはサポートされません。 - ホームページ
- カテゴリ
- 製品詳細
- カート
- 確認
- ページビルダー
各ページタイプに対して最大 5 つのアクティブなレコメンデーションユニットを作成でき、ページビルダーには最大 25 のアクティブなレコメンデーションユニットを作成できます。 制限に達すると、ページタイプがグレー表示されます。
レコメンデーション名とページの配置 -
「レコメンデーションタイプを選択」セクションで、選択したページに表示する レコメンデーションのタイプを指定します。 一部のページでは、レコメンデーションの プレースメントは、特定のタイプに制限されます。
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「ストアフロント表示ラベル」セクションで、「トップセラー 🔗 など、買い物客に表示される ラベル」を入力します。
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製品数を選択 セクションで、スライダーを使用して、レコメンデーションユニットに表示する製品の数を指定します。
デフォルトは
5で、最大値は20です。 -
「プレースメントを選択」セクションで、レコメンデーションユニットをページ上に表示する場所を指定します。
- メインコンテンツの下部
- メインコンテンツの上部
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（オプション）レコメンデーションの順序を変更するには、を選択し、（位置を選択 テーブルの行を移動し す。
位置を選択 セクションには、選択したページタイプに対して作成されたすべてのレコメンデーション（存在する場合）が表示されます。
ページ上の勧告依頼 -
（任意）「フィルター」セクションで フィルターを適用を使用して、レコメンデーションユニットに表示する製品を制御します。
レコメンデーション製品フィルター -
完了したら、次のいずれかをクリックします。
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ドラフトとして保存 して、レコメンデーションユニットを後で編集します。 ドラフト状態のレコメンデーションユニットでは、ページタイプやレコメンデーションタイプを変更できません。
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アクティブ化 して、ストアフロントでレコメンデーションユニットを有効にします。
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準備状況インジケーター
一部のレコメンデーションタイプでは、買い物客の行動データを使用して 機械学習モデルのトレーニングを行い、パーソナライズされたレコメンデーションを作成します。
カタログ データのみが必要です。 これらに行動データは必要ありません。
- 一番多い
- 最近表示された項目
- 視覚的類似性
ストアフロントの過去 6 か月間の行動データに基づきます。
- これを表示、それを表示
- これを見て、それを購入
- これを購入、それを購入
- 推奨
人気度ベースのレコメンデーションタイプでは、過去 7 日間のストアフロント行動データを使用します。
- 最も頻繁に閲覧された
- 最も多く購入された
- カートに追加済み
- トレンド
準備状況指標の値は、上記のように、カタログの全体のサイズ、製品インタラクションイベントの量（表示、買い物かごへの追加、購入）、特定の期間内にこれらのイベントを登録する SKU の割合などの要因によって変動すると予想されます。 例えば、ホリデーシーズンのトラフィックのピーク時には、準備状況インジケーターに通常の量の時間よりも高い値が表示される場合があります。
各レコメンデーションタイプのトレーニングの進行状況を視覚化できるように、「レコメンデーションタイプを選択」セクションには、各タイプの準備状況の測定値が表示されます。 これらの準備指標は、次の 2 つの要因に基づいて計算されます。
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結果セットの十分なサイズ：backup recommendations の使用を回避するために、ほとんどのシナリオで返される結果は十分にありますか？
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十分な結果セットの多様性：返される製品は、カタログの様々な製品を表していますか？ この要素の目的は、サイト全体で推奨される項目が製品の少数派のみになるのを避けることです。
上記の要因に基づいて、準備値が計算され、表示されます。 レコメンデーションタイプは、準備値が 75% 以上の場合、デプロイする準備が整ったと見なされます。 レコメンデーションタイプは、準備状況が 50% 以上の場合、部分的に準備完了と見なされます。 レコメンデーションタイプは、準備値が 50% 未満の場合、デプロイする準備ができていないと見なされます。 これらは一般的なガイドラインですが、個々のケースは、上記のように収集されたデータの性質に基づいて異なる場合があります。
レコメンデーションタイプ
Recommendationsをプレビュー preview
推奨製品プレビュー パネルは、ストアフロントにデプロイしたときにレコメンデーションユニットに表示される可能性のある製品のサンプル選択で常に使用できます。
実稼動以外の環境で作業する際にレコメンデーションをテストするには、 別のソースからレコメンデーションデータを取得します。 これにより、マーチャントは、実稼動環境にデプロイする前に、ルールを試して推奨事項をプレビューできます。
バックアップ – 収集されたトレーニングデータが不足しているため、バックアップのレコメンデーションを使用してスロットがいっぱいになることを示します。 機械学習モデルとバックアップの推奨事項の詳細については、 行動データを参照してください。
レコメンデーションユニットを作成する際は、ページタイプ、レコメンデーションタイプおよびフィルターを使用して実験し、含まれる製品に関するリアルタイムのフィードバックを即座に取得します。 表示される製品を理解し始めると、ビジネスニーズに合わせてレコメンデーションユニットを設定できます。
Adobe Commerce フィルターrecommendations は、1 つのページに複数のレコメンデーションユニットがデプロイされた場合に重複製品が表示されるのを回避します。 その結果、プレビューパネルに表示される製品は、ストアフロントに表示される製品と異なる場合があります。
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