[僅限SaaS]{class="badge positive" title="僅適用於Adobe Commerce as a Cloud Service和Adobe Commerce Optimizer專案(Adobe管理的SaaS基礎結構)。"}

建議型別

Last update: Thu Oct 16 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

主題：
個人化

建立對象：

管理員
主機
使用者

Adobe Commerce Optimizer提供了一大組建議，您可以將這些建議部署至網站上的各個頁面。所有建議型別都是資料導向。它們由行為資料、產品屬性資料和量度提供支援。為方便參考，建議型別分組如下：

個人化
交叉銷售和追加銷售
人氣
高效能

作為最佳實務，Adobe建議您在使用Recommendations時遵循下列准則：

讓您的建議型別多樣化。如果客戶一再建議相同的產品，就會開始忽略建議。
請勿將相同的建議部署至購物車頁面和訂單確認頁面。請考慮將Most Added to Cart用於購物車頁面，並將Bought This, Bought That用於訂單確認頁面。
保持網站整潔。請勿在同一頁面上部署超過三個建議單位。
如果您的商店銷售服裝，More like this建議可能會建議與檢視產品性別不符的性別特定產品。請考慮僅針對非服裝類別使用此建議型別。

NOTE

如需本文所述事件的詳細資訊，請參閱開發人員檔案中的storefront事件。

資料需求和行為

Product Recommendations是資料導向系統，需仰賴從店面收集的行為資料。建議的品質和數量取決於可用的事件資料量。

IMPORTANT

大多數建議型別需要足夠的行為資料（例如產品檢視、加入購物車動作和購買）才能產生有意義的結果。系統通常需要幾天活躍的購物者活動才能建置準確的推薦。請參閱整備指標，瞭解網站流量如何協助填入各種建議型別。

資料不足時會發生什麼事

當沒有足夠的事件資料可產生建議時，系統可以：

傳回建議單位的空白結果。
觸發備份建議，例如在尚未提供個人化建議時顯示Most viewed產品。
顯示推薦單位中少於已設定的產品。

個人化 personalized

這些建議型別會根據特定購物者在您網站上的行為記錄，來建議產品。例如，如果購物者先前瀏覽過外套或在您的網站上購買過外套，這些建議基本上是從中斷的地方開始，然後推薦其他外套或類似產品。

NOTE

個人化建議需要購物者具備既定的行為記錄。沒有足夠互動歷史記錄的新訪客或購物者將會看到備用建議，例如「檢視次數最多」的產品，直到它們在您的網站上產生足夠的行為訊號為止。

型別

說明

為您推薦

根據每位購物者目前和先前的現場行為推薦產品。根據購物者的瀏覽和購買記錄，顯示高度相關的建議。此建議型別在多數購物者開始網站歷程的首頁上有效。對於您網站上未產生任何訊號來個人化體驗的首次購物者，Adobe Commerce會根據「檢視次數最多」的建議型別顯示產品。但是，當購物者開始與網站上的產品互動時，建議的產品會即時調整其行為。

使用位置：
— 首頁
— 類別

建議的標籤：
— 僅供您使用
— 為您推薦
— 靈感來自於您的購物趨勢

交叉銷售和追加銷售 crossup

這些推薦型別是社交證實型的，可幫助購物者找到其他人喜歡的內容，或是產品導向型，可幫助他們找到其他類似的產品。推薦的產品通常與所選產品互補。

NOTE

「已檢視這個專案、已檢視那個專案」、「已檢視這個專案、已購買那個專案」以及「已購買這個專案、已購買那個專案」推薦型別不會使用簡單的發生次數量度，而是使用更複雜的協同篩選演演算法，尋找不會偏向於熱門產品的有趣的相似專案。用於通知這些建議型別的資料是根據購物者的彙總行為，這些行為衍生自您網站上的多個工作階段。此資料並非根據網站上單一工作階段中發生的購物者行為。這些建議型別可協助購物者尋找鄰近的產品，這些產品可能並不明顯適合與目前檢視的產品配對。

這些建議型別需要大量的跨產品互動資料，以識別有意義的關聯。產品目錄多樣性有限或流量較低的商店，在足夠的行為模式出現之前，可能會看到較少的建議。

型別

說明

已檢視這個專案，已檢視那個專案

建議消費者以目前檢視的產品檢影片率不成比例的產品。

使用位置：
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 檢視過此產品的客戶也檢視了(PDP)

已檢視此專案，但購買了其他專案

建議消費者在檢視目前產品後，多半會購買不合比例的產品。此型別可協助引導購物者發現他們原本可能未注意到的產品。

使用位置：
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 檢視此最終產品的客戶已購買
— 客戶最終已購買
— 其他人檢視此產品後會購買什麼？

已購買此專案，已購買該專案

建議購物者經常以目前檢視的產品購買不成比例的產品。此型別顯示高度相關的產品，購物者可透過彙總其他購物者使用目前產品購買的內容，將其新增至購物車。

使用位置：
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 取得您所需要的一切
— 不要忘記這些
— 經常一起購買

更多相關資訊

根據類似的中繼資料（例如名稱、說明、類別指派和屬性）推薦產品。透過評估正在檢視之產品的屬性，此型別會推薦相同類別中的類似產品。例如，如果購物者瀏覽瑜伽墊，建議使用裝置類別中的其他產品。由於此建議型別無法區分性別，因此不建議服裝、時尚或其他性別特定垂直領域使用。

使用位置：
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 更多類似這樣的產品
— 類似這樣

人氣 popularity

這些建議型別會建議過去七天內最受歡迎或最熱門的產品。

NOTE

基於人氣的建議需要店面提供足夠的事件資料。如果您的存放區為新存放區或低流量，在收集到足夠的行為資料之前，這些建議型別可能會傳回有限的結果或無結果。監視您的資料整備程度指標，以確保最佳效能。

型別

說明

檢視次數最多

建議檢視次數最多的產品，方法是計算過去七天內發生檢視動作的工作階段數。

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最受歡迎
— 趨勢
— 目前最受歡迎
— 最近最受歡迎
— 受此產品啟發的熱門產品(PDP)
— 最暢銷商品

購買最多

建議購物者過去七天內最常購買的產品。

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最受歡迎
— 趨勢
— 目前最受歡迎
— 最近最受歡迎
— 受此產品啟發的熱門產品(PDP)
— 最暢銷商品

加入購物車次數最多

建議購物者在過去七天內最常新增到購物車中的產品。此建議型別可用於所有頁面。

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最受歡迎
— 趨勢
— 目前最受歡迎
— 最近最受歡迎
— 受此產品啟發的熱門產品(PDP)
— 最暢銷商品

趨勢

根據產品在您網站上的人氣近期動向推薦產品。

Adobe Sensei會彙總您網站上的瀏覽與購買資料，以判斷與排名哪些產品最近受到購物者歡迎。由於「趨勢」會分析最近的產品動向，因此對於營業額高的目錄來說，這是一種有效的建議型別。如果您的目錄比較靜態，除非您對象的購物模式是高度變數，否則可能沒有用處。

當在首頁上使用時，Trending會推薦最近在整個網站都很受歡迎的產品。趨勢分析顯示的不是持續受歡迎的產品，而是最近受歡迎的產品。例如，如果您有促銷特定產品的電子郵件行銷活動，電子郵件產生的熱門程度增加會增加促銷產品歸類為趨勢的可能性。

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 趨勢
— 目前趨勢
— 最近趨勢
— 熱門產品
— 趨勢相關產品(PDP)

高效能 highperf

這些建議型別會根據成功標準（例如加入購物車或轉換率），建議表現最好的產品。

NOTE

高效能建議型別仰賴轉換資料（購買和加入購物車的動作）。轉換量低的新商店或商店，可能需要在這些建議生效前，於7-14天內收集資料。

型別

說明

檢視購買轉換

推薦檢視與購買轉換率最高的產品。在所有註冊了產品檢視的購物者工作階段中，最終註冊購物者購買的比例為何？

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最暢銷商品
— 熱門產品
— 您可能感興趣

檢視到購物車轉換

推薦最高檢視到購物車轉換率的產品。在所有註冊了產品檢視的購物者工作階段中，購物者最終註冊加入購物車的比例為何？

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最暢銷商品
— 熱門產品
— 您可能感興趣

購買最多

此建議型別通常稱為「最暢銷商品」，會計算過去七天內發生下單動作的工作階段數量。此建議型別可用於所有頁面。

使用位置：
— 首頁
— 類別
— 產品詳細資料
— 購物車
— 確認

建議的標籤：
— 最受歡迎
— 趨勢
— 目前最受歡迎
— 最近最受歡迎
— 受此產品啟發的熱門產品(PDP)
— 最暢銷商品

加入購物車次數最多

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