在中繼環境中測試
在將建議部署至生產環境之前，您應在非生產環境中測試，以確保一切都如預期般運作。
Product Recommendations 退貨依據 購物者行為資料 從您的店面收集。 不過，在非生產環境中，您可能沒有任何來自購物者的行為資料。 唯一可以在沒有行為資料的情況下測試的建議型別是 More like this. 此建議型別不需要任何輸入資料，因為它使用直接內容相似度比對。
下列建議型別需要行為資料：
- 檢視次數最多
- 已檢視這個專案，已檢視那個專案
- 已購買此專案，已購買該專案
如何使用行為資料在非生產環境中測試建議？ 有幾個選項。
從生產環境擷取建議（建議）
Adobe Commerce可讓您從生產環境中擷取建議，並透過以下方式在非生產環境中預覽 切換 SaaS資料空間。
若要從生產環境擷取建議，您必須確定：
- 店面資料收集為 已設定並啟用 於生產環境。
- 您的非生產環境目錄與生產環境目錄大致相同。 使用類似的目錄可確保建議單位中傳回的產品與生產單位中的產品非常類似。
在非生產環境中產生行為資料
-
部署
magento/product-recommendations模組到非生產環境，其中目錄資料與您的生產目錄類似。 -
將其中一個非生產資料空間ID用於 設定 在Admin中。
-
在店面周圍按一下，自行產生資料，以模擬實際購物者的行為（或建立自動化指令碼）。 透過測試，您可在非生產環境中產生行為事件。 這些事件用於產生產品相關性，以支援建議。 測試時， Commerce 建議您與下列建議型別互動：
- 檢視次數最多 — 只需要最少的輸入資料。 使用者必須檢視產品。
- 已檢視這個專案，已檢視那個專案 — 需要多個使用者檢視多個產品。
- 已購買此專案，已購買此專案 — 需要多位使用者購買多項產品。
警告
-
來自非生產SaaS資料空間的行為和目錄資料會識別隔離環境，其中產生的產品建議完全以關聯店面產生的行為資料為基礎。
-
因為您沒有大量的行為資料，所以用於計算產品關聯的輸入資料是稀疏的。 不過，這些資料仍會傳送至Sensei以電腦器學習模型，並根據您在此環境中產生的資料提供建議。
recommendation-more-help
4bf3c55a-3844-4322-a5d2-42b4e56228e5