Product Recommendationsとは
Product Recommendationsでは、Adobe AIとマシンラーニングを使用して、集約された買い物客の行動とカタログデータでトレーニングを受けて、Adobe Commerce ストアフロントでパーソナライズされたレコメンデーションを提供しています。 この概要では、サービスの制約（HIPAAを含む）、データプライバシー、レコメンデーションユニットの配置、ストアフロントの実装オプション、製品関係の統合、カタログデータの保持について説明します。
データの取り扱いとプライバシー
Product Recommendationsのデータ収集には、個人を特定できる情報（PII）が含まれていません。 Cookie IDやIP アドレスなどのユーザーIDはすべて厳密に匿名化されます。 詳しくは、Adobe プライバシーポリシーを参照してください。
データの同期について詳しくは、 データ管理ダッシュボード を参照してください。
レコメンデーションの表示場所
「この商品を閲覧したお客様も閲覧した」などのラベルが付いたユニットとして、ストアフロントにレコメンデーションが表示されます。 Adobe Commerce管理者から、ストアビュー全体でレコメンデーションを作成、管理、デプロイできます。 Commerce プロジェクトでAdobe Commerce Optimizer コネクタ を使用している場合、Adobe Commerce Optimizerを通じてレコメンデーションを作成、管理、デプロイします。
ストアフロントの導入
ストアフロントに一致するドキュメントを選択します。
- PWA Studio — PWA ドキュメント
- カスタムフロントエンド（ReactまたはVue.jsなど） — ヘッドレスストアフロントに Product Recommendations統合
- Commerce Edge Delivery Services （EDS） — EDS🔗のAdobe Commerce Storefront ドキュメント
商品レコメンデーションと商品関係
オンラインショッピングの複雑さが絶えず変化していることを考えると、ストアフロントで最も効果的なものは、複数の主要なテクノロジーの組み合わせであることが多いです。 Product Recommendationsと製品関係の両方を使用すると、製品のプロモーションをより柔軟に行うことができます。 レコメンデーションを大規模に自動化するには、Adobe AIを活用したProduct Recommendationsを活用します。 次に、手動で介入して、ターゲットの買い物客セグメントに対して特定のレコメンデーションが行われていることを確認する必要がある場合、または特定のビジネス目標を達成する必要がある場合は、関連製品ルール を活用できます。
商品レコメンデーションを活用すると、以下のことが可能になります。
- 買い物客ベース、アイテムベース、人気ベース、トレンド、類似性ベースのエリアに基づいて、9つのインテリジェントなレコメンデーションタイプから選択できます
- 行動データを利用して、ストアフロントジャーニー全体にわたってレコメンデーションをパーソナライズします
- 各レコメンデーションに関連する主要な指標を測定して、レコメンデーションのインパクトを把握できます
商品レコメンデーション
Product Recommendationsについて詳しくは、次のビデオをご覧ください。
カタログデータ保持ポリシー
Product Recommendations サービスは、お使いのAdobe Commerce環境と常に同期しているカタログデータに依存します。 そのデータのクエリを停止する非アクティブなカタログまたは環境は、非アクティブになる可能性があり、再アクティブ化するまでサービスが返される内容に影響します。
testing環境のカタログデータに対して90日間連続でクエリを送信しない場合、カタログデータは非アクティブモードに設定され、クエリに対してデータは返されません。 90日間のルールは、実稼動環境のカタログデータには影響しません。
環境の作成後45日後に 空のカタログ がある場合、カタログデータは非アクティブモードに設定され、クエリに対してデータは返されません。 これは実稼動環境とテスト環境の両方に適用されます。
カタログデータの再アクティブ化
非アクティブになった後にカタログデータを復元するには、「Product Recommendationsを再アクティブ化」というタイトルで サポートリクエスト を送信し、環境IDを含めます。 カタログデータは2時間以内に復元する必要があります。