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Criteria

Última atualização: 5 de maio de 2025
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Criteria em Adobe Target Recommendations são regras que determinam quais produtos ou conteúdo recomendar com base em um conjunto predeterminado de comportamentos do visitante. Os critérios podem ser baseados em tendências populares, nos comportamentos atuais e anteriores de um visitante ou em produtos e conteúdo semelhantes. Você pode comparar vários tipos de recomendação por meio da adição de vários critérios.

As seções a seguir explicam mais sobre as chaves de critérios e a lógica de recomendação que você pode usar para cada chave. Clique nos links para obter informações mais detalhadas.

Vertical do setor

Ao criar um critério, você seleciona um negócio vertical com base nas metas de sua atividade de recomendações.

Vertical do setorMeta
Retail/EcommerceConversão resultando em compra
Lead Generation/B2B/Financial ServicesConversão sem compra
Media/PublishingEngajamento

Outras opções de critério mudam de acordo com o negócio vertical que você selecionar. Você pode definir seu negócio vertical padrão na página Administration>Recommendations ou pode especificar o setor vertical para cada critério.

Tipo de algoritmo

O tipo de algoritmo selecionado determina os algoritmos disponíveis.

A tabela a seguir explica os vários tipos de algoritmos e os algoritmos que os acompanham.

Tipo de algoritmoQuando usarAlgoritmos disponíveis
Cart-BasedFaça recomendações com base no conteúdo do carrinho do usuário.
  • People Who Viewed These, Also Viewed
  • People Who Viewed These, Also Bought
  • People Who Bought These, Also Bought

Para obter mais informações, consulte Baseado em carrinho em Basear a recomendação em uma chave de recomendação.

Popularity-BasedFaça recomendações com base na popularidade geral de um item em todo o site ou na popularidade de itens na categoria, marca, gênero e assim por diante favoritas ou mais visualizadas de um usuário.
  • Most Viewed Across the Site
  • Most Viewed by Category
  • Most Viewed by Item Attribute
  • Top Sellers Across the Site
  • Top Sellers by Category
  • Top Sellers by Item Attribute
  • Top by Analytics Metric
Item-BasedFazer recomendações com base na localização de itens semelhantes a um item que o usuário está visualizando atualmente ou que visualizou recentemente.
  • People Who Viewed This, Viewed That
  • People Who Viewed This, Bought That
  • People Who Bought This, Bought That
  • Items with Similar Attributes
User-BasedFaça recomendações com base no comportamento do usuário.
  • Recently Viewed Items
  • Recommended for You
Custom CriteriaFazer recomendações com base em um arquivo personalizado que você carregou.
  • Algoritmo personalizado

Para obter mais informações sobre cada algoritmo, consulte Basear a recomendação em uma chave de recomendação.

Uso de uma chave de recomendação personalizada

Você também pode basear as recomendações no valor de um atributo de perfil personalizado.

NOTE
Parâmetros de perfil personalizados podem ser passados para Target por meio de JavaScript, API ou integrações. Para obter mais informações sobre atributos de perfil personalizados, consulte Perfis de visitantes.

Por exemplo, suponha que você deseja exibir filmes recomendados com base no filme adicionado recentemente por um usuário à fila.

  1. Clique em Recommendations > Criteria.

  2. Clique em Create Criteria > Create Criteria.

  3. Preencha as informações na seção Informações Básicas.

  4. Na seção Algoritmo recomendado, selecione Item Based na lista Algorithm Type.

  5. Selecione People Who Viewed This, Viewed That na lista Algorithm.

  6. Selecione o atributo de perfil personalizado na lista Recommendation Key (por exemplo, Last Show Added to Watchlist).

Exibição de informações de critérios

Você pode exibir os detalhes dos critérios clicando nos critérios desejados na coluna Name.

As seções Attributes e Detalhes permitem exibir informações gerais sobre os critérios selecionados, incluindo suas informações Name, Description, Industry Vertical, Page Types, Recommendation Key, Recommendation Logic, Algorithm ID e as informações da Última Modificação (data e quem modificou o algoritmo).

A seção Usage permite exibir uma lista de atividades que fazem referência aos critérios selecionados.

NOTE
Atualmente, o recurso Algorithm Usage tem suporte apenas para atividades Recommendations. Este recurso não tem suporte no momento para atividades do A/B Test, Auto-Allocate, Auto-Target e Experience Targeting (XT) que incluem recomendações como uma oferta.
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