Target Personalization： Recommendations快速入門與類別相關性
瞭解如何為Recommendations快速入門奠定堅實的基礎。 進一步瞭解支援Recs的演演算法，以及如何成功運用Recs。
重要技巧
- Rex中的Recommendations提供大規模個人化功能，可依據選擇的演演算法（例如行為型、人氣型、內容相似度等），針對數百或數千個專案提供智慧型建議。
- Rex提供自訂選項，例如排序、加權、排除規則等，使其成為個人化銷售控制的強大工具。
- Rex適合在數千或數百萬個專案中推薦大量產品或內容專案，並根據使用者設定檔提供個人化建議。
- Rex可能不適合具有少量選件、快速變更目錄專案、低互動頻率或個人化主要根據忠誠度區段或地理位置等使用者特性的情況。
- 在Rex中設定建議，包括透過目錄建立、擷取使用者行為資料以及提供要顯示建議的內容來教導系統產品或內容。
- 類別相關性著重於根據指派給不同類別的使用者互動和點數，建議產品或內容的類別或群組，而不是特定專案。
- 類別相關性可透過以下方式運用：根據使用者偏好設定對象、將點指派給類別，並使用如我的最愛或第一個條件來個人化建議。
- Rex中的條件序列可根據訪客行為和資料深度來排定建議的優先順序，並根據訪客值和行為來分層條件，以確保建議專案的完整範本。
- Rex條件序列的靈活性可讓您優先處理建議，方法是先指派高值條件並根據需要填入範本。
- 運用條件序列對於確保建議專案的深度至關重要，尤其是在以不同粒度層級處理類別時。
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