データを収集
Product Recommendations や Live Search などの SaaS ベースのAdobe Commerce機能をインストールして設定すると、行動データ収集がストアフロントにデプロイされます。 このメカニズムにより、匿名化された行動データが買い物客から収集され、製品レコメンデーションと ライブ検索結果が強化されます。 例えば、view イベントは Viewed this, viewed that レコメンデーションタイプの計算に使用され、place-order イベントは Bought this, bought that レコメンデーションタイプの計算に使用されます。
データタイプとイベント
製品Recommendationsでは、次の 2 種類のデータが使用されます。
- 行動 – 製品表示、買い物かごに追加された項目、購入など、サイトに対する買い物客のエンゲージメントからのデータ。
- カタログ – 製品メタデータ（名前、価格、在庫状況など）。
magento/product-recommendations モジュールをインストールすると、Adobe Senseiは行動データとカタログデータを集計し、レコメンデーションタイプごとに商品Recommendationsを作成します。 次に、Product Recommendations サービスは、お勧めの商品 items を含むウィジェットの形式で、レコメンデーションをストアフロントにデプロイします。
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をトレーニングし、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。 その他のレコメンデーションタイプでは、カタログデータのみを使用し、行動データは使用しません。 サイト上で製品Recommendationsをすぐに使用を開始する場合は、次のカタログのみのレコメンデーションタイプを使用できます。
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コールドスタート
行動データを使用するレコメンデーションタイプの使用を開始できるのはいつですか？ 場合によります。 これは、「コールドスタート 問題と呼ば ます。
コールドスタート の問題は、モデルがトレーニングを受けて実効を発揮するまでにかかる時間を表します。 商品レコメンデーションの場合、レコメンデーションユニットをサイトにデプロイする前に、Adobe Senseiが機械学習モデルをトレーニングするのに十分なデータを収集するのを待つことになります。 モデルのデータが多いほど、レコメンデーションはより正確で有用になります。 データ収集はライブサイトで行われるので、magento/production-recommendations モジュールをインストールして設定し、このプロセスを早期に開始することをお勧めします。
次の表に、各レコメンデーションタイプで十分なデータの収集に要する時間に関する一般的なガイダンスを示します。
Most viewed、Most purchased、Most added to cart）Viewed this, viewed thatViewed this, bought that, Bought this, bought thatTrendingトレーニングに要する時間に影響を与える可能性があるその他の変数を次に示します。
- トラフィック量が多いほど、学習が速くなります
- 一部のレコメンデーションタイプは、他のタイプよりも高速にトレーニングされます
- Adobe Commerceは 4 時間ごとに行動データを再計算します。 Recommendationsは、サイトで使用されるほど正確になります。
各推奨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、「 推奨を作成」ページに準備状況インジケーターが表示されます。
ライブサイトでデータが収集され、機械学習モデルがトレーニングされている間に、レコメンデーションを設定するために必要な他のテストおよび設定タスクを完了できます。 この作業が完了するまでに、モデルには便利なレコメンデーションを作成するのに十分なデータが含まれており、ストアフロントにモデルをデプロイできます。
ほとんどの製品 SKU でサイトに十分なトラフィック（表示、購入、トレンド）が届かない場合は、学習プロセスを完了するのに十分なデータがない可能性があります。 これにより、管理者の準備インジケーターが動かなくなったように見える場合があります。 準備状況の指標は、店舗にとって優れたレコメンデーションタイプを選択する際に、マーチャントに別のデータポイントを提供することを目的としています。 数値は目安であり、100% に達することはありません。 準備状況インジケーターについて ](https://experienceleague.adobe.com/docs/commerce-merchant-services/product-recommendations/admin/create.html?lang=ja#readiness-indicators) 詳しくは、[ こちら ] を参照してください。
バックアップの推奨事項 backuprecs
入力データが不十分で、リクエストされたすべてのレコメンデーションアイテムをユニットで提供できない場合、Adobe Commerceは、レコメンデーションユニットを設定するためのバックアップレコメンデーションを提供します。 例えば、ホームページに Recommended for you のレコメンデーションのタイプをデプロイした場合、サイト上で初めて買い物をする人は、パーソナライズされた製品を正確に推奨するのに十分な行動データを生成していません。 この場合、Adobe Commerceは、この買い物客に Most viewed のレコメンデーションタイプに基づいて項目を表示します。
入力データの収集が不十分な場合、次のレコメンデーションタイプが Most viewed のレコメンデーションタイプにフォールバックします。
Recommended for youViewed this, viewed thatViewed this, bought thatBought this, bought thatTrendingConversion (view to purchase)Conversion (view to cart)
イベント
Adobe Commerce ストアフロントイベントコレクターには、ストアフロントにデプロイされたすべてのイベントが一覧表示されます。 ただし、このリストからは、製品Recommendationsに固有のイベントのサブセットがあります。 これらのイベントは、買い物客がストアフロントでレコメンデーションユニットとやり取りする際にデータを収集し、レコメンデーションのパフォーマンスを分析するのに役立つ指標を強化します。
impression-renderimpression-render イベントが送信されます。 このイベントは、インプレッション数の指標を追跡するために使用されます。rec-add-to-cart-clickrec-clickviewview イプイベントが買い物客に表示されると送信されます。 買い物客がページを上下に複数回スクロールした場合、買い物客がレコメンデーションユニット全体をページ上で再度表示すると、view のイベントが何度も送信されます。必須のダッシュボードイベント
Product Recommendations dashboard に値を入力するには、次のイベントが必要です。
page-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-unit-renderunitIdpage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-unit-render, recs-unit-viewunitIdpage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-item-click, recs-add-to-cart-clickunitIdpage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-item-click, recs-add-to-cart-click, place-orderunitId、sku、parentSkupage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-item-click, recs-add-to-cart-click, place-orderunitId、sku、parentSkupage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-unit-render, recs-item-click, recs-add-to-cart-clickunitId、sku、parentSkupage-view, recs-request-sent, recs-response-received, recs-unit-render, recs-unit-view, recs-item-click, recs-add-to-cart-clickunitId、sku、parentSku次のイベントは、製品Recommendationsに固有ではありませんが、Adobe Senseiが買い物客データを正しく解釈するために必要です。
viewadd-to-cartplace-order
レコメンデーションタイプ
次の表に、各レコメンデーションタイプで使用されるイベントを示します。
page-viewproduct-viewpage-viewcomplete-checkoutpage-viewadd-to-cart製品一覧ページ
買い物かご
お気に入りリスト
page-viewproduct-viewpage-viewproduct-viewpage-viewproduct-viewpage-viewproduct-viewpage-viewproduct-viewpage-viewcomplete-checkoutpage-viewproduct-viewpage-viewadd-to-cart注意事項
- 広告ブロッカーとプライバシー設定は、イベントがキャプチャされるのを防ぎ、エンゲージメントと売上高 指標が過小報告される原因になる可能性があります。 さらに、買い物客のページからの離脱やネットワークの問題が原因で、一部のイベントが送信されない場合があります。
- ヘッドレス実装は、製品Recommendations ダッシュボードを強化するためにイベンティングを実装する必要があります。
- 設定可能な商品については、商品Recommendationsはレコメンデーションユニットの親商品の画像を使用します。 設定可能な製品に画像が指定されていない場合、その特定の製品のレコメンデーションユニットは空になります。