カテゴリ親和性のビジネス事例

訪問者が最も頻繁に閲覧するカテゴリなどの、1 つのセッション内の訪問者のアクティビティは、その後の訪問でのターゲット設定に使用できます。訪問者がセッションの実行中に閲覧したそれぞれのカテゴリページがキャプチャされ、最新性と頻度のモデルに基づいて、その訪問者の「お気に入り」のカテゴリが算出されます。次に、訪問者がホームページに戻るたびに、そのユーザーのお気に入りのカテゴリに関連したコンテンツを表示するように、ヒーロー画像領域をターゲット設定できます。

カテゴリ親和性の使用例

楽器をオンラインで販売し、過去にギターへの関心を示した訪問者に対して、ベースギターの販売プロモーションをターゲット設定するとします。カテゴリ親和性を使用して、このカテゴリ親和性を持つ訪問者のみに表示するオファーを作成できます。

カテゴリ親和性のアルゴリズム

カテゴリ親和性のアルゴリズムは以下のように機能します。

  • 最初に閲覧されたカテゴリには 10 ポイント
  • 最初のカテゴリをクリックした後に閲覧された各カテゴリには 5 ポイント
  • 新しいカテゴリがクリックされると、前にクリックされたすべてのカテゴリから 1 が減算されます
  • カテゴリが既にクリックされていた場合(表示されている場合)、そのカテゴリをもう一度クリックしても、他のすべてのカテゴリから 1 を減算することはありません
  • 6番目の新しいカテゴリがクリックされると、最初の5つのカテゴリの最も低いスコアカテゴリが計算から除外されます
  • セッションの終了時に、すべての値を2で除算します
NOTE
1 回の mbox 呼び出し内で複数のカテゴリが渡される場合、categoryAffinities のカテゴリの順序は保証されません。最初に任意のカテゴリが記録され、10 のスコアが付けられます。

例:カテゴリ親和性のアルゴリズム

たとえば、セッションでmens-clothingカテゴリ、accessoriesjewelry、さらに accessoriesを表示すると次のようになります。

  • accessories: 9 (+5 – 1 + 5)

  • mens-clothing: 8 (+10 – 1 – 1)

  • jewelry: 5 (+5)

セッションが終了し、ユーザーが後でサイトに戻ると、スコアは半分になります。

  • accessories: 4.5 (9/2)

  • mens-clothing: 4 (8/2)

  • jewelry: 2.5 (5/2)

次に、ユーザーが、jewelryaccessoriesbeautyshoes、および womens-clothing を順に表示するとします。

  • accessories: 6.5 (4.5 + 5 – 1 – 1 - 1)

  • womens-clothing: 5 (+5)

  • jewelry: 4.5 (2.5 + 5 – 1 – 1 - 1)

  • shoes: 4 (+5 – 1)

  • beauty: 3 (+5 – 1 - 1)

  • womens-clothingの最後のクリックの後、mens-clothingがスコア 1 の最低スコアのカテゴリとしてドロップされます(4 – 1 – 1 - 1)

セッションが終了し、ユーザーが後でサイトに戻ると、スコアは半分になります。

  • accessories: 3.3 (6.5/2)

  • womens-clothing: 2.5 (5/2)

  • jewelry: 2.3 (4.5/2)

  • shoes: 2 (4/2)

  • beauty: 1.5 (3/2)