Adobe Target Personalization：レコメンデーションとカテゴリーの親和性を始める
レコメンデーションを始めるための強固な基盤を構築する方法を学びましょう。 Recsを強化するアルゴリズムと、Recsを効果的に活用する方法について理解を深めます。
重要な留意点
- Rexのレコメンデーションは大規模なパーソナライゼーションを提供します。これにより、行動ベース、人気ベース、コンテンツの類似性など、選択したアルゴリズムにもとづいて数百または数千のアイテムをインテリジェントにレコメンデーションできます。
- Rexは、シーケンス、重み付け、除外ルールなどのカスタマイズオプションを提供し、パーソナライズされたマーチャンダイジングコントロールのための強力なツールです。
- Rexは、数千または数百万件の商品について、膨大な数の商品やコンテンツ商品をレコメンドし、利用者のプロファイルにもとづいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供するのに適しています。
- Rexは、オファー数が少ない、カタログ項目が急速に変化する、インタラクションの頻度が低い、ロイヤルティセグメントや地域などのユーザー特性にもとづいてパーソナライゼーションを実施する場合など、そのようなシナリオには適していない可能性があります。
- Rexでレコメンデーションを設定するには、カタログ作成を通じて製品やコンテンツについてシステムに情報を提供し、ユーザー行動データを取得し、表示するレコメンデーションのコンテキストを提供する必要があります。
- カテゴリー親和性は、ユーザーとのインタラクションや様々なカテゴリーに割り当てられたポイントにもとづいて、特定の項目ではなく、製品やコンテンツのカテゴリーやグループを推奨することに重点を置きます。
- カテゴリーの親和性は、ユーザーの好みにもとづいてオーディエンスを設定したり、カテゴリーにポイントを割り当てたり、「お気に入り」や「初めて」などの基準を使用してレコメンデーションをパーソナライズすることで活用できます。
- Rexの条件シーケンスを使用すると、訪問者の行動とデータの深さに基づいてレコメンデーションの優先順位を付けることができ、訪問者の値と行動に基づいて基準をレイヤー化することで、推奨アイテムの完全なテンプレートを確保できます。
- レックス基準シーケンスの柔軟性により、最初に価値の高い基準を割り当て、必要に応じて追加の基準をテンプレートに入力することで、推奨事項の優先順位付けを可能にします。
- 特にさまざまなレベルの粒度でカテゴリを扱う場合、推奨項目の深さを確保するために、基準シーケンスを活用することが重要です。
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