条件の作成

Criteria Name を入力します。

これは、条件の説明に使用される「内部」名です。例えば、条件を「利幅の高い商品」と呼びたいが、正式に表示されるタイトルにはそれを使いたくないという場合があります。公開されるタイトルを設定するには、次の手順を参照してください。

この条件を使用するレコメンデーションに対してページに表示する、公開 Display Title を入力します。

例えば、この条件を使用してレコメンデーションを表示する際に、「これを表示したひとはこれも表示しています」または「類似の商品」と表示したい場合があります。

条件の短い Description を入力します。

説明は、条件の識別に役立ち、条件の目的に関する情報が含まれる場合があります。

Recommendations アクティビティの目標に基づいて、業界の業種を選択します。

その他の条件オプションは、選択した業種に応じて変わります。

Page Type を選択します。

複数のページタイプを選択できます。

業界の垂直方向とページのタイプを組み合わせると、保存した条件を分類するのに役立ち、他の Recommendations アクティビティで条件を簡単に再利用できます。

Algorithm Type と Algorithm を選択：

NOTE

Items/ Media with Similar Attributes を選択した場合は、「コンテンツの類似性ルール を設定するオプションが表示さます。

必要に応じて、項目属性 と 一致するプロファイル属性、レコメンデーションキー、フィルタリングキー、分析指標 を選択して、アルゴリズムを設定します。

（オプション） Partial Design Rendering トグルを「オン」の位置にスライドさせます。

可能な限り多くのスロットが埋められますが、デザイン テンプレートには残りのスロットの空白スペースが含まれる場合があります。 このオプションが無効になっていて、使用可能なすべてのスロットに入るのに十分なコンテンツがない場合、レコメンデーションは提供されず、代わりにデフォルトコンテンツが表示されます。

レコメンデーションを空のスロットで提供する場合は、このオプションを有効にします。 次の手順で説明するように、条件に基づいてレコメンデーションスロットにコンテンツを入力し、サイトの類似コンテンツや人気コンテンツが空のスロットに入力する場合は、バックアップのレコメンデーションを使用します。

（オプション） Show Backup Content トグルを「オン」の位置にスライドさせます。

サイト全体から最も多く閲覧された製品をランダムに選択して、デザインの残りの空のスロットを埋めます。

バックアップのレコメンデーションを使用すると、レコメンデーションの設計が使用可能なすべてのスロットに確実に適用されます。 次の図に示すように、4 x 1 のデザインがあるとします。

条件によって、2 つの項目のみが推奨されるとします。 Partial Design Rendering オプションを有効にした場合、最初の 2 つのスロットは埋められますが、残りの 2 つのスロットは空のままです。 ただし、「Show Backup Recommendations」オプションを有効にすると、最初の 2 つのスロットは指定した基準に基づいて入力され、残りの 2 つのスロットはバックアップの推奨事項に基づいて入力されます。

次のマトリックスは、Partial Design Rendering および Backup Content オプションを使用する際に確認できる結果を示しています。

詳しくは、 代替レコメンデーションの使用を参照してください。

（条件付き）前の手順で Show Backup Content を選択した場合は、Apply inclusion rules to backup recommendations を有効にできます。

包含ルールは、レコメンデーションに含める項目を決定します。 使用できるオプションは、業種によって異なります。

詳しくは、以下の インクルージョンルールの指定を参照してください。

Adobe Target または Analytics から目的の Behavioral Data Source を選択します。

NOTE

「Behavioral Data Source」セクションは、実装で Analytics for Target （A4T）を使用している場合にのみ表示されます。

Analytics を選択した場合は、目的のレポートスイートを選択します。

条件で Adobe Analytics を行動データソースとして使用する場合、作成後、条件を使用できるまでの時間は、選択したレポートスイートとルックバックウィンドウが他の条件にも使用されたかどうかで異なります（下図を参照）。

• 1 回限りのレポートスイート設定：指定されたデータ範囲のルックバックウィンドウで最初にレポートスイートが使用されると、Target Recommendations は、選択されたレポートスイートの行動データを Analytics から完全にダウンロードするまで 2 ～ 7 日間かかる可能性があります。この時間枠は、Analytics のシステム負荷によって異なります。
• 新しい条件または既に使用可能なレポートスイートを使用して編集した条件：新しい条件を作成したり既存の条件を編集したりする場合、選択されたレポートスイートが選択されたデータ範囲以下のデータ範囲で既に Target Recommendations で使用されていれば、データは即座に使用でき、1 回限りの設定は必要ありません。この場合、または選択されたレポートスイートまたはデータ範囲が変更されずにアルゴリズムの設定が編集されると、12 時間以内にアルゴリズムが実行または再実行されます。
• 進行中のアルゴリズム実行：毎日の Analytics から Target Recommendations へのデータフロー。例えば、Viewed Affinity のレコメンデーションでは、ユーザーが製品を閲覧すると、製品ビューのトラッキングコールがにリアルタイムに近い Analytics で渡されます。 Analytics データが翌日早くに Target にプッシュされ、Target が 12 時間以内にアルゴリズムを実行します。

詳しくは、Target RecommendationsでAdobe Analyticsを使用するを参照してください。

Lookback Window を設定して、表示するレコメンデーションを決定する際に使用できる、過去のユーザー行動データの時間範囲を決定します。 このオプションは、Items with Similar Attributes と Custom Algorithms を除くすべてのアルゴリズムで使用できます。

サイトのトラフィックが多く、行動が頻繁に変わる場合は、データの範囲を狭めます。Recommendations は、範囲を狭くするほどマーケットやビジネスの変化に反応しやすくなります。例えば、範囲を狭く設定した場合、訪問者が新学期やクリスマスなどの季節の製品の購入を始めると、Recommendations は訪問者の行動の変化を検知して季節に適した品目をレコメンデーションするようになります。

データ量が多くない場合や、訪問者の行動が頻繁に変化しない場合は、範囲を長くすることもできます。ただし、多くのサイトでは、ウィンドウが短いほど、レコメンデーションの品質が高くなります。

有効なデータ範囲は、次のとおりです。