エンティティ属性のマッチング
ユーザーがやり取りした特定の項目に、可能性のあるレコメンデーション項目のプールを比較することで、Adobe Target Recommendations で動的にフィルタリングします。
NOTE例えば、次の例のように、現在の項目のブランドに一致する項目のみをレコメンデーションします。
ブランドランディングページの mbox が entity.brand=brandA を返した場合、ブランド A 製品のみが返され、そのページに表示されます。 同様に、ブランド B のブランドランディングページでは、ブランド B の製品のみが返されます。 このタイプの動的インクルージョンルールでは、ユーザーは、各ブランド名に一致するコレクションや静的フィルターを指定するのではなく、すべてのブランドページにわたって関連するブランド結果を返す 1 つのレコメンデーションルールのみを指定する必要があります。
このプロセスを機能させるには、ランディングページの mbox で entity.brand を配信する必要があります。
エンティティ属性のマッチングの例
Entity Attribute Matching では、次のように一致する項目のみをレコメンデーションできます。
- ユーザーが現在表示している項目の属性
- ユーザーが最近表示した項目
- ユーザーが最近購入した項目
- ユーザーが最も頻繁に閲覧した項目
- 訪問者プロファイルのカスタム属性に保存される項目
ブランドに基づいた推奨項目
エンティティ属性ルールが作成されると、ページで渡されたエンティティ値に一致しない属性を持つすべてのレコメンデーションが除外されます。
製品ブランドに一致するレコメンデーションをページに次の例で表示します。
Brand A 製品を使用するページにアクセスすると、ページは entity.brand パラメーターの値を「BrandA」に設定します。
ページのレコメンデーションには、ブランド A 製品のみが表示されます。
ブランド B の製品ページを表示すると、entity.brand の値が「BrandB」にリセットされ、ブランド B の製品がブランド B の製品ページで推奨されます。
より高価な製品へのアップセル
例えば、あなたがアパレル小売業者で、ユーザーに対して価格を高く、したがって、より収益性の高い商品を検討するよう促すとします。 「次に等しい」演算子と「次の範囲内に等しい」演算子を使用して、同じカテゴリおよび同じブランドの高価な商品を宣伝できます。 例えば、靴小売業者は、次のサンプルに示すように、ランニングシューズを見ている訪問者をアップセルする取り組みの中で、より高価なランニングシューズを宣伝することができます。
Entity Attribute Matching
category - equals - current item's - category
And
Entity Attribute Matching
brand - equals - current item's - brand
And
Entity Attribute Matching
value - is between - 100% and 1000% of - current item's - value
プライベートラベル製品のプロモーション
動的フィルターと静的フィルターを混在させて、プライベートラベルの製品を宣伝できます。 例えば、会社のホームブランドのトナーカートリッジを宣伝して、トナーを見ている訪問者にとってより収益性の高い販売を促進することができます。また、次のサンプルのように、会社のホームブランドのペンを宣伝して、ペンを見ている訪問者にとってより収益性の高い販売を促進することができます。
）
Entity Attribute Matching
category - equals - current item's - category
And
Static Filter
IsHouseBrand - equals - true
