Product Recommendations简介
产品推荐是一个强大的营销工具，可用于提高转化率、增加收入和刺激购物者参与。 Adobe Commerce产品推荐由Adobe Sensei提供支持，它使用人工智能和机器学习算法来对汇总的访客数据进行深入分析。 此数据与Adobe Commerce目录结合使用后，可提供极具吸引力、相关且个性化的体验。
产品推荐以带标签的单位形式出现在店面上，例如“查看了这个产品的客户也查看了”。 您可以直接从Adobe Commerce管理员跨商店视图创建、管理和部署推荐。
如果店面是使用PWA Studio实现的，请参阅PWA文档。 如果您使用自定义前端技术，如React或Vue JS，则了解如何将 Product Recommendations集成到Headless店面。
NOTE隐私
为Product Recommendations目的的数据收集不包括任何个人身份信息(PII)。 此外，所有用户标识符（如Cookie ID和IP地址）都经过严格匿名处理。 若要了解更多信息，请参阅Adobe隐私政策。
Product Recommendations用户可以参考数据管理功能板，了解有关数据同步的更多数据。
产品推荐与产品关系
鉴于在线购物不断变化的复杂性，最适合您店面的往往是多种关键技术的组合。 同时使用Product Recommendations和产品关系可让您在促销产品时拥有更大的灵活性。 您可以利用由Adobe Sensei提供支持的Product Recommendations，大规模智能地自动执行您的推荐。 然后，在必须手动干预并确保向目标购物者区段提供特定推荐时，或者在必须满足某些业务目标时，您可以利用相关产品规则。
通过产品推荐，您可以：
- 根据以下领域从九种不同的智能推荐类型中进行选择：基于购物者、基于项目、基于人气、趋势和基于相似度
- 使用行为数据在整个购物者的店面历程中个性化推荐
- 衡量与每个推荐相关的关键量度，以帮助您了解推荐的影响
Product Recommendations演示
观看此视频以了解Product Recommendations：
目录数据保留策略
如果您连续90天没有在测试环境中提交对目录数据的查询，则目录数据将设置为休眠模式，并且任何查询都不会返回任何数据。 此策略不会影响生产环境中的目录数据。
要在测试环境中重新激活目录数据，请提交标题为“重新激活Product Recommendations”的支持请求并包含环境ID。 测试环境中的目录数据应在几小时内恢复。
