새 권장 사항 만들기
권장 사항을 만들 때 권장 제품 항목 이 포함된 권장 사항 단위 또는 위젯을 만듭니다.
추천 단위
권장 사항 단위를 활성화하면 Adobe Commerce에서 데이터 수집을 시작하여 노출, 보기, 클릭 수 등을 측정합니다. Product Recommendations 테이블에는 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 각 추천 단위에 대한 지표가 표시됩니다.
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관리자 사이드바에서 마케팅 > 프로모션 > 제품 Recommendations(으)로 이동하여 제품 Recommendations 작업 영역을 표시합니다.
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권장 사항을 표시할 스토어 보기를 지정하십시오.
note note NOTE Page Builder 권장 사항 단위는 기본 스토어 보기에서 만들어야 하지만 어디에서나 사용할 수 있습니다. Page Builder를 사용하여 제품 권장 사항을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 콘텐츠 추가 - 제품 Recommendations을 참조하세요. -
추천 만들기 를 클릭합니다.
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권장 사항 이름 지정 섹션에서 내부 참조를 설명하는 이름을 입력하십시오(예:
Home page most popular
). -
페이지 유형 선택 섹션에서 다음 옵션 중 권장 사항을 표시할 페이지를 선택합니다.
note note NOTE 장바구니에 제품을 추가한 후 장바구니 페이지를 바로 표시하도록 스토어를 구성한 경우 장바구니 페이지에서 제품 Recommendations이 지원되지 않습니다. - 홈 페이지
- 범주
- 제품 세부 사항
- 장바구니
- 확인
- 페이지 빌더
각 페이지 유형에 대해 최대 5개의 활성 권장 사항 단위를 만들고, 페이지 빌더에 대해 최대 25개의 활성 권장 사항 단위를 만들 수 있습니다. 제한에 도달하면 페이지 유형이 회색으로 표시됩니다.
권장 사항 이름 및 페이지 배치 -
추천 유형 선택 섹션에서 선택한 페이지에 표시할 추천 유형을 지정하십시오. 일부 페이지의 경우 권장 사항의 배치가 특정 유형으로 제한됩니다.
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상점 첫 화면 표시 레이블 섹션에서 "Top sellers"와 같은 쇼핑객이 볼 수 있는 레이블을(를) 입력하십시오.
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제품 수 선택 섹션에서 슬라이더를 사용하여 권장 사항 단위에 표시할 제품 수를 지정합니다.
기본값은
5
이며, 최대20
입니다. -
배치 선택 섹션에서 페이지에 권장 사항 단위가 표시될 위치를 지정합니다.
- 기본 컨텐츠 하단
- 기본 컨텐츠 상단
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(선택 사항) 권장 사항의 순서를 변경하려면 위치 선택 테이블에서 행을 선택하고 이동합니다.
위치 선택 섹션에는 선택한 페이지 유형에 대해 만든 모든 권장 사항(있는 경우)이 표시됩니다.
페이지의 추천 순서 -
(선택 사항) 필터 섹션에서 필터를 적용하여 권장 사항 단위에 나타나는 제품을 제어합니다.
추천 제품 필터 -
완료되면 다음 중 하나를 클릭합니다.
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나중에 추천 단위를 편집하려면 초안으로 저장. 초안 상태의 권장 사항 단위에 대한 페이지 유형 또는 권장 사항 유형은 수정할 수 없습니다.
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상점 첫 화면에서 추천 단위를 사용하려면 활성화 하세요.
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준비 지표
준비 지표는 사용 가능한 카탈로그 및 동작 데이터를 기반으로 어떤 권장 사항 유형이 가장 잘 수행되는지 보여 줍니다. 준비 표시기를 사용하여 이벤트에 문제가 있는지 또는 추천 유형을 채울 트래픽이 충분하지 않은지 확인할 수도 있습니다.
준비 표시기는 정적 기반 또는 동적 기반 중 하나로 분류됩니다. 정적 기반은 카탈로그 데이터만 사용하는 반면, 동적 기반은 쇼핑객의 행동 데이터를 사용합니다. 해당 동작 데이터는 기계 학습 모델 학습을 통해 개인화된 추천을 작성하고 준비 점수를 계산하는 데 사용됩니다.
준비 지표 계산 방법
준비 지표는 모델이 얼마나 훈련되는지를 나타냅니다. 지표는 수집된 이벤트의 유형, 상호 작용하는 제품의 범위 및 카탈로그 크기에 따라 다릅니다.
준비 표시기 비율은 권장 사항 유형에 따라 권장될 수 있는 제품 수를 나타내는 계산에서 파생됩니다. 통계는 카탈로그의 전체 크기, 상호 작용 볼륨(보기, 클릭 수, 장바구니 추가) 및 특정 기간 내에 해당 이벤트를 등록하는 SKU의 비율을 기반으로 제품에 적용됩니다. 예를 들어, 성수기 트래픽 동안 준비 지표는 일반 볼륨 때보다 더 높은 값을 표시할 수 있습니다.
이러한 변수들의 결과, 준비 지표 퍼센트는 변동할 수 있다. 이는 추천 유형이 "배포할 준비 완료"에서 들어오고 나가는 것을 볼 수 있는 이유를 설명합니다.
준비 지표는 다음 두 가지 요소를 기반으로 계산됩니다.
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충분한 결과 집합 크기: 대부분의 시나리오에서 백업 권장 사항을(를) 사용하지 않을 만큼 충분한 결과가 반환됩니까?
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충분한 결과 집합 다양성: 반환되는 제품이 카탈로그의 다양한 제품을 표시합니까? 이 요소의 목표는 사이트에서 권장되는 유일한 품목이 소수의 제품인 것을 피하는 것입니다.
위의 요소를 기반으로 준비 값이 계산되고 다음과 같이 표시됩니다.
- 75% 이상은 해당 권장 사항 유형에 대해 제안된 권장 사항이 높은 관련성을 갖는다는 것을 의미합니다.
- 최소 50%는 해당 권장 사항 유형에 대해 제안된 권장 사항이 관련성이 떨어짐을 의미합니다.
- 50% 미만은 해당 권장 사항 유형에 대해 제안된 권장 사항이 관련이 없을 수 있음을 의미합니다. 이 경우 백업 권장 사항이 사용됩니다.
준비 지표가 낮은 이유에 대해 자세히 알아보세요.
정적 기반
다음 권장 사항 유형은 카탈로그 데이터만 필요하므로 정적 기반입니다. 동작 데이터가 사용되지 않습니다.
- 비슷한 항목 더 보기
- 시각적 유사성
다이내믹 기반
다음 권장 사항 유형은 storefront 동작 데이터를 사용하므로 동적 기반입니다.
지난 6개월간의 상점 행동 데이터:
- 이 항목을 보고 다른 항목도 본 항목
- 이 항목을 보고 구입함
- 구매, 구매
- 추천
Storefront 동작 데이터의 마지막 7일:
- 가장 많이 본 항목
- 가장 많이 구입함
- 장바구니에 가장 많이 추가됨
- 트렌드
- 구매 전환 보기
- 장바구니로 전환 보기
가장 최근 구매자 행동 데이터(보기만):
- 최근에 본 항목
진행 시각화
각 추천 유형의 교육 진행률을 시각화할 수 있도록 추천 유형 선택 섹션에 각 유형에 대한 준비 측정값이 표시됩니다.
권장 사항 유형
판매자의 카탈로그가 자주 변경되지 않으므로 카탈로그 데이터에 의존하는 권장 사항 유형의 준비 지표 비율은 크게 변경되지 않습니다. 그러나 쇼핑객 행동 데이터를 기반으로 한 추천 유형에 대한 준비 지표 비율은 일일 쇼핑객 활동에 따라 자주 변경될 수 있습니다.
준비 표시기 백분율이 낮은 경우 수행할 작업
준비 비율이 낮으면 이 권장 사항 유형에 대한 권장 사항에 포함할 수 있는 카탈로그의 제품이 많지 않음을 나타냅니다. 즉, 이 권장 사항 유형을 배포하면 백업 권장 사항이 반환될 가능성이 높습니다.
다음은 일반적인 낮은 준비 점수에 대한 가능한 이유와 해결 방법을 나열합니다.
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정적 기반 - 표시 가능한 제품에 대한 카탈로그 데이터가 누락되어 이러한 지표의 비율이 낮을 수 있습니다. 예상보다 낮은 경우 전체 동기화를 통해 이 문제를 해결할 수 있습니다.
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동적 기반 - 동적 기반 지표에 대한 낮은 비율은 다음 원인으로 인해 발생할 수 있습니다.
- 각 권장 사항 유형(requestId, 제품 컨텍스트 등)에 필요한 storefront 이벤트에 필드가 누락되었습니다.
- 스토어의 트래픽이 낮아서 우리가 받는 행동 이벤트의 양이 적습니다.
- 매장 내 여러 상품에 걸친 다양한 상점 행동 이벤트가 낮습니다. 예를 들어 대부분의 경우 제품을 보거나 구매하는 비율이 10%만 되어도 각 준비 지표는 낮습니다.
Recommendations 미리 보기 preview
권장 제품 미리 보기 패널은 항상 권장 구성 단위가 상점 앞에 배포될 때 권장 구성 단위에 나타날 수 있는 샘플 제품군을 사용하여 사용할 수 있습니다.
비프로덕션 환경에서 작업할 때 권장 사항을 테스트하려면 다른 소스에서 권장 사항 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 판매자는 규칙을 실험하고 프로덕션에 배포하기 전에 권장 사항을 미리 볼 수 있습니다.
백업 - 수집된 교육 데이터가 부족하여 백업 권장 사항을 사용하여 슬롯을 채우지 못함을 나타냅니다. 기계 학습 모델 및 백업 권장 사항에 대한 자세한 내용을 보려면 동작 데이터(으)로 이동하십시오.
추천 단위를 만들 때 페이지 유형, 추천 유형 및 필터를 실험하여 포함될 제품에 대한 즉각적인 실시간 피드백을 얻으십시오. 표시되는 제품을 이해하기 시작하면 비즈니스 요구 사항에 맞게 추천 단위를 구성할 수 있습니다.
여러 권장 사항 단위가 단일 페이지에 배포될 때 중복 제품이 표시되지 않도록 하기 위해 Adobe Commerce은 권장 사항을 필터합니다. 따라서 미리 보기 패널에 표시되는 제품은 상점 앞에 표시되는 제품과 다를 수 있습니다.
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