[Premium]{class="badge positive" title="Target Premium に含まれる機能を確認してください。"}

Recommendations での Adobe Analytics の使用

Adobe Analytics を行動データソースとして使用すると、クライアントは Recommendations アクティビティの Analytics からビューベースまたは購入ベースの行動データ Adobe Target 使用できます。 この機能は、Target Recommendations 設定が新しく、使用する履歴データが多 Analytics 場合に特に便利です。

Analytics を行動データソースとして使用すると、ユーザーの行動に関する豊富な情報のソースとして機能できます。 この情報には、Analytics とのみ共有されるサードパーティのソースやフィードからのデータが含まれる場合があります。

Recommendations では 条件の作成を行う際に、使用するデータソースを mboxes と Analytics の 2 つのラジオボタンから選択できます。 条件を作成するには、Recommendations/Criteria/Create Criteria/Create Criteria をクリックします。 詳しくは、 条件の作成を参照してください。

行動データソースのボタン

NOTE
これら 2 つのボタンがアカウントに表示されない場合は、 カスタマーケアにお問い合わせください。

Target における Analytics データのユースケース

recommendations の行動データソースとして Analytics を使用すると、Target のすべてのエンティティパラメーターを使用してエンティティページにタグ付けしなくても、特定の使用例をデプロイできます。 それには特定の前提条件が必要ですが、その機能がシームレスに動作するためには、「製品変数」を使用できることが最も重要です。 通常の eVar および Prop では、このハンドシェイクが Analytics と Target の間で自動的に発生するだけでは不十分です。

Analytics を行動データソースとして使用すると、次の操作を行うことができます。

  • Analytics のデータを使用して、先月に同じカテゴリで購入した他のユーザーに基づいて、小売サイトでレコメンデーションを製品詳細ページで表示します。
  • Analytics のデータに基づいて、現在トレンドとなっている特定のカテゴリ内で最も人気のあるコンテンツのコンテンツをメディアサイトのホーム画面に表示します。

Analytics での実装

次の節では、Analytics 側でこの機能を実装する方法について説明します。

前提条件:Analytics での製品変数の設定

Target Recommendations に必要な必要な属性を持つ Analytics の製品変数を実装します。

Target Recommendations のサンプルフィード形式は、製品変数ですべての属性を定義する必要があるガイドとして機能します。 後で、これらの値を、Target UI 内でそれぞれの Target エンティティ値に対して「マッピング」する必要があります。

NOTE
コンテンツサイトの場合、それぞれのコンテンツ部分を「製品」として扱い、そのコンテンツに関する関連属性を属性として渡す必要があります。 このような属性には、作成者名、公開日、コンテンツタイトル、リリース月などが含まれます。 カテゴリレベルまたはカテゴリタイプの精度は、ユースケースの要件に基づいて、ビジネスで決定する必要があります。

product 変数の設定方法について詳しくは、『 Adobe Analyticsの実装 ガイドの products を参照してください。 このドキュメントのメモの一部は、デプロイするチームの裁量が必要です(例:カテゴリ)。 このアクティビティを行う前に、Adobe に相談することを常にお勧めします。

注意点

デ Analytics タは毎日のフィードで送信されます。 行動の結果がサイトの Recommendations の結果内に反映されるまでに、最大 24 時間かかる場合があります。 すべての条件 Recommendations 設定と同様に、このデータソースもテストでき、テストする必要があります。

どのデータソースを使用するかを迅速に決定するには、ユーザーが毎日生成するオーガニックデータが多く、履歴データに対する依存関係が少ない場合、Target mbox を行動データソースとして使用すると適しています。 最近生成された有機データの可用性が低い場合、Analytics のデータを基にバンキングする場合は、行動データソースとして Analytics を使用するのが適しています。

次に、行動データの継続的な供給のために、これらの変数 Target 側でマッピングする必要があります。

Target への実装

  1. Target で [Recommendations] をクリックし、[Feeds] タブをクリックします。

    フィード

  2. Create Feed をクリックします。

  3. Analytics Classifications を選択し、レポートスイートを指定します。

    Analytics Classifications オプション

  4. Next」をクリックして Schedule の設定に進み、「フィードの頻度を選択」をクリックします。

    • Daily
    • Weekly
    • Every 2 weeks
    • Never

    フィードを処理する時刻を選択することもできます。

  5. Next」をクリックして Mapping 設定に進み、フィールド列ヘッダーを適切な Recommendations フィールド名にマッピングします。

    マッピングセクション

  6. Save をクリックします。

よくある質問

Target で Analytics を使用する際は、次の FAQ を考慮してください。

Target mbox 呼び出し内で entity.identity.categoryId の値を渡す必要があるか。

はい、これら 2 つの値は引き続き必要です。 残りの属性は、このドキュメントで説明しているように、Analytics フィードを介して渡すことができます。

Analytics フィードアプローチを使用してプロファイル属性に一致するエンティティパラメーターなどの動的な包含ルールを使用できますか?

はい、できます。 この方法は、スタンドアロンで使用する場合 Target 同様です。 ただし、この場合は、タイミング要因に注意する必要があります。 プロファイル変数と一致すると想定されるエンティティ変数は、ページのずっと後に表示される可能性があるデータレイヤーに依存します。

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