[SaaSのみ]{class="badge positive" title="Adobe Commerce as a Cloud Serviceおよび Adobe Commerce Optimizer プロジェクトにのみ適用されます（Adobeで管理されるSaaS インフラストラクチャ）。"}

レコメンデーションの作成と管理

レコメンデーションを作成する場合、推奨製品​ 品目 ​を含む​レコメンデーションユニット、またはウィジェットを作成します。

レコメンデーションユニット

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はインプレッション数、閲覧数、クリック数などを測定するために​ データの収集を開始します。 Recommendations テーブルには、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。

レコメンデーションをプレビュー

おすすめ商品プレビュー パネルは、ストアフロントにデプロイされたときにレコメンデーションユニットに表示される商品のサンプル選択とともに常に使用できます。

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、マーチャントは本番環境にデプロイする前に、ルールを試し、レコメンデーションをプレビューすることができます。

レコメンデーションユニットを作成する際は、レコメンデーションタイプとフィルターを試して、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すぐに得ることができます。 どの製品が表示されるかを把握し始めたら、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。

単一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ている場合に、重複する製品を表示しないように、Adobe Commerce Optimizer ​ フィルターのレコメンデーションを行います。 その結果、プレビューパネルに表示される製品とストアフロントに表示される製品が異なる場合があります。

マルチストアフロント、多言語、またはマルチブランドの設定の場合、各レコメンデーションをすべてのカタログビュー（グローバル）に適用するか、単一の​ カタログビューに適用するかを設定できます。 レコメンデーションを操作する際に​ カタログビューを設定する方法について詳しくは、こちらを参照してください。

レコメンデーション IDを取得

レコメンデーションを作成したら、ストアフロントにレコメンデーションユニットを実装するために、そのIDを取得する必要があります。

既存のレコメンデーションの管理

既存のレコメンデーションを編集、非アクティブ化、または削除できます。

準備状況インジケーター

準備状況の指標は、利用可能なカタログと行動データにもとづいて、最もパフォーマンスの高いレコメンデーションタイプを示します。 また、​ イベント収集に関する潜在的な問題を特定したり、レコメンデーションタイプが結果を生成するのに十分なトラフィックを受信していないかどうかを判断したりするのにも役立ちます。

準備状況インジケーターは、静的ベース ​または動的ベース ​のいずれかに分類されます。 静的ベースはカタログデータのみを使用し、動的ベースは買い物客の行動データを使用します。 そ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、その準備状況スコアを計算します。

準備状況インジケーターの計算方法

準備状況インジケーターは、モデルがどの程度トレーニングされているかを示します。 指標は、収集されたイベントの種類、インタラクションした製品の幅広さ、カタログのサイズに依存します。

準備状況インジケーターの割合は、レコメンデーションタイプに応じて推奨される製品数を示す計算から得られます。 統計は、カタログの全体的なサイズ、インタラクションの量（ビュー、クリック、カートへの追加など）、特定の時間枠内にそれらのイベントを登録するSKUの割合に基づいて製品に適用されます。 例えば、ホリデーシーズンのピーク時のトラフィックでは、準備状況インジケーターの値が通常のボリューム時よりも高くなる場合があります。

これらの変数の結果として、準備状況インジケーターのパーセントが変動する可能性があります。 この変動は、レコメンデーションタイプが「デプロイの準備が整っている」ことと確認される理由を説明します。

準備状況の指標は、次のような要素にもとづいて計算されます。

上記の要因に基づいて、準備状況の値が計算され、次のように表示されます。

準備状況インジケーターが低い理由の詳細を説明します。

静的ベース

次のレコメンデーションタイプは、カタログデータのみを必要とするため、静的ベースです。 行動データは使用されません。

ダイナミックベース

次のレコメンデーションタイプは、ストアフロントの行動データを使用するため、動的ベースです。

過去6 ヶ月間のストアフロント行動データ：

過去7日間のストアフロント行動データ：

最新の買い物客の行動データ（ビューのみ）:

進捗の可視化

各レコメンデーションタイプのトレーニングの進捗状況を視覚化するために、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指標が表示されます。

レコメンデーションタイプ

カタログデータに依存するレコメンデーションタイプの準備状況インジケーターは、マーチャントのカタログがほとんど変更されないため、あまり変化しません。 しかし、買い物客の行動データにもとづくレコメンデーションタイプの準備状況インジケーターは、買い物客の日々のアクティビティによって異なる場合があります。

準備状況インジケーターが低い場合の対処方法

準備率が低い場合は、このレコメンデーションタイプのレコメンデーションに含める資格のあるカタログの商品が多くないことを示します。 つまり、このレコメンデーションタイプをデプロイすると、​ バックアップのレコメンデーション ​が返される可能性が高くなります。

一般的な低い準備状況スコアに対して考えられる理由と解決策を次に示します。