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

Recommendations FAQ

Adobe Target Recommendations アクティビティに関するよくある質問（FAQ）のリストです。

API を使用 Recommendations て作成したオブジェクトは Target UI に表示されますか。

はい、API を使用して作成された Recommendations オブジェクト（Criteria、Designs、Collections および Exclusions）が UI で使用できるようになりました。

UI で作成され Target ビジュアルオファーを Target API を使用して管理できますか。

いいえ。Target UI で作成されたビジュアルオファーを含む Recommendations アクティビティは、Target API を使用して管理できません。 これらのアクティビティは Activities リストに表示されますが、読み取りや更新はできません（GET/PUTを使用）。

数値 Catalog Search 使用してカスタム属性を検索すると、正しい結果が表示されないのはなぜですか？

数値を使用してカスタム属性に対してカタログ検索を実行すると、カスタム属性は数値ではなく文字列型とみなされます。

現在、顧客によって属性のタイプを変更できる機能はありません。変更をおこなうには、顧客のイシューを開く、タイプを文字列から数値に変更する必要がある属性を参照します。

カタログの項目を更新してサイトに反映されるまで、どれくらいかかりますか？

時間枠と結果は、項目の更新方法によって異なります。

フィードファイルをインポートした後、または API や mbox を使用してエンティティのアップデートを受け取った後、以下の変更が 60 分以内に反映されます。

以下の変更は、次のアルゴリズムの実行が発生するまで反映されません（12 ～ 24 時間以内）。

Recommendations のアクティビティ、オファー、プロモーションまたは条件の設定変更がサイトに反映されるまで、どのくらい時間がかかりますか？

ユーザーの行動（製品 A のクリックや製品 B の購入など）がレコメンデーション（その のユーザーが受け取る に反映されるまでに、どのくらい時間がかかりますか？

ユーザーの行動（製品 A のクリックや製品 B の購入など）がレコメンデーション（その他 のユーザーが受け取るレコメンデーション に反映されるまでに、どのくらい時間がかかりますか？

集計中のユーザの行動は、12～24 時間ごとに実行されるアルゴリズムごとに、オフラインアルゴリズム処理に組み込まれます。

特殊文字によって配列が壊れてしまう場合はどうすればよいですか？ section_D27214116EE443638A60887C7D1C534E

JavaScript のエスケープ値を使用してください。引用符（"）を使用すると、配列が壊れる恐れがあります。エスケープ値を使用したコードスニペットの例を次に示します。

#set($String='')
#set($escaper=$String.class.forName('org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils'))
<script type="text/javascript">
console.log("$escaper.escapeJavaScript($entity1.name)")
console.log("$escaper.escapeJavaScript($entity2.name)")
console.log('$escaper.escapeJavaScript($entity3.name)')
names.push("$escaper.escapeJavaScript($entity4.name)")
</script>

Recommendations アクティビティの作成時に、カスタム条件を含むすべての条件を選択できないのはなぜですか？ section_B2265AC8B8A94E0298D495A05C5D817F

選択できる条件は現在のカテゴリに基づきます。レコメンデーションオファーを作成する際、アルゴリズムピッカーにはカテゴリ ID に基づいた条件が表示されます。

この条件を適用する場所にカテゴリ ID が含まれていない場合、一部の条件がアルゴリズムピッカーに表示されません。

mbox におけるカテゴリ ID の格納場所を使用する場合は、適用可能なすべての条件が条件ピッカーに表示されます。

Target には 互換性のない条件をフィルタリング設定を使用して、アルゴリズムピッカーのインテリジェントフィルタリングを管理できます。

Filter Incompatible Criteria の設定にアクセスするには、Recommendations/Settings をクリックします。

Filter Incompatible Criteria 設定が有効になっていない場合、Target ではアルゴリズムピッカーに表示されるアルゴリズムのフィルタリングはおこなわれず、すべてのアルゴリズムが表示されます。

Filter Incompatible Criteria 設定が有効な場合、VEC アクティビティでは、Target が選択された場所から entityId とカテゴリ ID を読み取り、currentItem|currentCategory に基づいてアルゴリズムを表示します（それぞれの値が該当の場所に存在している場合）。 そのためデフォルトでは、選択した場所で互換性のあるアルゴリズムのみがアルゴリズムピッカーに表示されます。

Filter Incompatible Criteria 設定が有効な場合でも、条件の選択時に「Compatible」チェックボックスの選択を解除することで、互換性のないアルゴリズムを表示できます。

次のリストには、「Compatible」チェックボックスが表示され Target い特殊なケースが含まれています。

Recommendations のコレクションがゼロ（0）になった場合はどうすればよいですか？ section_E2DB2FE67CF24EEC81412BFF3FA6385D

以前はゼロではなかったコレクションがゼロになった場合の対処法は次のとおりです。

一般的な属性の重み付けと、コンテンツの類似性用の属性の重み付けには、どのような違いがありますか？ section_FCD96598CBB44B16A4C6C084649928FF

属性の重み付けには、「標準の属性の重み付け」と「コンテンツの類似性用の属性の重み付け」の 2 種類があります。

「標準の属性の重み付け」は、コンテンツの類似性を含むほぼすべての条件タイプに適用されます。このタイプの重み付けでは、特定の属性値により多くの重みが適用されます。次の例では、出力レコメンデーションで、Nike 製品の重みが大きくなります。

「コンテンツの類似性属性の重み付け」は、コンテンツの類似性条件にのみ適用されます。

このタイプの重み付けは、より動的で、現在の「レコメンデーションキー」（現在表示されている項目）に基づいています。 次の例（ブランド x 16）では、訪問者が Nike のスニーカーを閲覧していた場合、その訪問者は競合他社のスニーカーではなく、他の Nike 製品（必ずしもスニーカーだけでなく）をレコメンデーションされる可能性が高くなります。 Adidas のスニーカーを閲覧していた訪問者には、Adidas の製品がレコメンデーションされる可能性が高くなります。

Target でレコメンデーションを表示できないことがあるのはなぜですか？ section_DB3F40673AED42228E407C05437D99E9

Target では、利用できるレコメンデーションが少ないことが原因で、レコメンデーションを表示できないことがあります。

条件ごとに生成される値の数は、デザインで指定したエンティティ数の 3 倍になります。ランタイムフィルタリング（在庫、mbox 属性のマッチングなど）が、3 倍の値が生成された後に適用されるので、値の数が提供時に 3 倍未満になることもあります。これを軽減するためには、他のエンティティを非表示にして、デザインのエンティティ数を増やします。

次の JavaScript は、デザインの始めで利用可能で、リクエストされるエンティティの数を増やすことができます。この例では、リクエストされたエンティティの数は 30（3 x 10）になります。

#foreach($entity in $entities)
 #if( $foreach.count > 10 )
  #break
 #end
 #set ($foo = $entity.id)
#end

商品を挿入／更新する API の呼び出しのサイズ制限は何ですか？フィードではなく API を 1 回呼び出すことで、5 万件の商品の更新をおこなうことは可能ですか？ section_434FE1F187B7436AA39B7C14C7895168

Target にはアプリケーションレベルで 50 MB の投稿制限があります。ただしこれは、application/x-www-form-urlencoded コンテンツタイプヘッダーを渡す場合のみです。

1 回の呼び出しで 5 万件の商品の送信を試みることは可能です。失敗した場合には、いくつかのバッチに分けてください。システム負荷によってタイムアウトとなってしまう可能性を減らすため、アドビでは、呼び出しを 5,000 または 10,000 製品バッチに分けることをお勧めします。

Recommendations の条件、プロモーション、またはテンプレートテストルールを作成する際に、mbox 名を指定する必要はありますか？ section_FFA42ABCC5954B48A46526E32A3A88A2

mbox パラメーターに基づいて Recommendations の条件、プロモーション、またはテンプレートテストルールを作成する際に、mboxParameter で mboxName の入力が求められなくなりました。mbox 名はオプションになりました。この変更により、複数の mbox のパラメーターを使用することや、まだエッジで記録されていないパラメーターを参照することができます。

目的のパラメーターを選択するには：

いずれの方法でも、mbox とパラメーターの間にリンクはありません。条件、プロモーション、またはテンプレートのテストルールは、そのパラメータを渡すすべての mbox でパラメーターに基づいて機能します。

既存の条件、プロモーション、またはテンプレートテストルールを編集する場合は、作成時に指定された mbox 名と共にフィルタリング条件が表示されます。

新しいオーディエンスを定義した後に従来の Recommendations アクティビティを保存できないのはなぜですか？ section_1E47C40B1FE7479BAC3EE0F50CE7C2C4

オーディエンスに一意の名前が付けられていることを確認してください。オーディエンスに既存のオーディエンスと同じ名前を付けた場合、従来の Recommendations アクティビティ（2016 年 10 月より前に作成された Recommendations アクティビティ）を保存することはできません。

フィードのアップロードに使用する CSV ファイルのサイズ上限を教えてください。 section_20F1AF4839A447B9889B246D6E873538

フィードのアップロードに使用する CSV ファイルの行数とサイズに上限はありません。ただし、ベストプラクティスとして、アドビでは、ファイルのアップロード中にエラーが発生しないよう、CSV ファイルのサイズは 1 GB までに制限することをお勧めします。ファイルサイズが 1 GB を超える場合は、複数のフィードファイルに分割することをお勧めします。カスタム属性列の最大数は 100 で、カスタム属性は 4,096 文字までに制限されています。必要な列の長さに関するその他の制限は、Target の制限ページで確認できます。

エンティティを動的に除外できますか。 exclude

クエリ文字列で、レコメンデーションから除外したいエンティティのエンティティ ID を渡すことができます。例えば、既に買い物かごにある項目は除外した方がよいでしょう。

除外機能を有効にするには、excludedIds mbox パラメーターを使用します。このパラメーターは、コンマ区切りのエンティティ ID のリストを指定します。例： mboxCreate(..., "excludedIds=1,2,3,4,5")値は、レコメンデーションのリクエスト時に送信されます。

除外は、現在の Target 呼び出しに対してのみ実行されます。 excludedIds 値を再び渡さない限り、以降の Target 呼び出しで項目が除外されることはありません。 すべてのページのレコメンデーションから買い物かご内の項目を除外するには、引き続き各ページで excludedIds 値を渡します。

entityIds を除外するには、オファーコンテンツの URL に &excludes=${mbox.excludedIds}トークンを追加します。コンテンツ URL が除外されると、必要なパラメーターが、現在の mbox リクエストパラメーターを使用して代用されます。

デフォルトでは、この機能は新しく作成されたレコメンデーションで有効になります。既存のレコメンデーションで、エンティティの動的な除外をサポートするには、保存する必要があります。

Recommendations のコンテンツトレースで返される NO_CONTENT 応答は何を意味しますか？

リクエストされたアルゴリズムとキーの組み合わせでレコメンデーションを使用できない場合、NO_CONTENT が返されます。一般的に、この状況は、アルゴリズムでバックアップが無効になっているのに加え、次の 1 つ以上が当てはまる場合に発生します。

最近閲覧した項目に基づくレコメンデーションは、1 人の訪問者に対して複数のデバイスにわたって保持されますか？ persist-across-devices

訪問者がセッションを開始すると、セッション ID は単一のエッジマシンに関連付けられ、一時的なプロファイルキャッシュがこのエッジマシンに保存されます。 同じセッションからの後続のリクエストでは、最近閲覧された項目を含め、このプロファイルキャッシュを読み取ります。

セッションが終了すると（通常は、アクティビティがない状態が 30 分続いた後に期限切れになると）、最近閲覧された項目を含むセッション状態は、同じ地理的エッジにあるより永続的なプロファイルストレージに保持されます。

新しいセッションが同じ Marketing Cloud ID（MCID）、Experience Cloud ID（ECID）または CustomerID/mbox3rdPartyId を通じて顧客プロファイルにリンクされている限り、異なるデバイスからの後続のセッションは、最近閲覧された項目にアクセスできます。

訪問者が同時に 2 つのアクティブなセッションを持っている場合、デバイスがセッション ID を共有するように強制されない限り、一方のデバイスで最近閲覧された項目によって、もう一方のデバイスで最近閲覧された項目が更新されることはありません。 この問題には潜在的な回避策がありますが、Target では、複数のデバイス間でのセッション ID の共有を直接サポートしていません。 この ID 共有は、顧客自身で管理する必要があります。

この動作は、訪問者があるデバイスでアクティブになった数分後に別のデバイスでアクティブになった場合でも発生します。 最初のデバイスのセッションは 30 分間有効で、プロファイル状態が永続的な状態に書き込まれて処理されるまで、最大 5 分の遅延が発生する可能性があります。 この動作をテストするときは、セッションの有効期限が切れ、プロファイルが保存されるまで 35 分間待ちます。

訪問者が同時に 2 つのアクティブなセッションを持っていない場合、セッションが終了している限り、一方のデバイスで最近閲覧された項目によって、もう一方のデバイスで最近閲覧された項目が更新されます。 この動作をテストするときは、セッションの有効期限が切れるまで 35 分間待ちます。

Recommendations Premium の Adobe Recommendations Classic で作成したアルゴリズムを使用できますか？

Recommendations Classic で作成されたアルゴリズムは、Recommendations Premium ではサポートされていません。 Target Premium ではレガシーアルゴリズムを使用できますが、Target Premium UI でアクティビティを非アクティブ化または削除する際に、アルゴリズムによって同期の問題が発生する可能性があります。この 2 つのソリューションの違いについて詳しくは、 Target Premium🔗 の Recommendations Classic とアクティビ Recommendations ティの比較」を参照してください。

新しい記事またはビデオのみをレコメンデーションするにはどうすればよいですか？ recommend-new-articles

メディアやパブリッシングの一部の顧客は、レコメンデーションされるアイテムに最新の記事またはビデオのみを含めたいと考えています。 例えば、Target の顧客が次のアプローチを使用して、公開後 60 日未満の記事をレコメンデーションしたとしましょう。

公開日をカスタムエンティティ属性として渡します。

プロファイルスクリプトの設定：

インクルージョンルールを設定します。

Recommendations アクティビティを使用する際の既知の問題を教えてください。

Recommendations アクティビティの既知の問題を以下に示します。