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建立條件

Adobe Target Recommendations中的條件可控制Recommendations活動的內容。 建立條件以顯示最適合您的活動的建議。 這些條件會使用訪客的動作,判斷要顯示的內容或產品。

以下幾節將說明如何建立新條件。

存取「建立新條件」畫面

有多個方式可進入「建立新條件」畫面。 根據您達到畫面的方式,部分畫面選項可能有所不同。

  • 在​Recommendations > 條件​資料庫畫面上,按一下​建立條件 > 建立條件。 您在這裡建立的條件會自動可供所有 Recommendations 活動使用。
  • 當您使用視覺化體驗撰寫器 (VEC)建立Recommendations活動時,在您選取頁面上的元素並按一下「使用建議取代」、「插入建議在前」或「插入建議在後」後,就會立即進入選取條件畫面。 然後,您可以選取可用的條件,或按一下​建立條件。 如果您建立新條件,您可以選擇儲存條件以搭配其他Recommendations活動使用。 如需詳細資訊,請參閱建立建議活動
  • 編輯Recommendations活動時,請在頁面上的Recommendations位置方塊中按一下,然後選取​變更條件。 在選取條件畫面上,按一下​建立條件。 您將可以選擇儲存您的新條件以搭配其他 Recommendations 活動使用。

下列步驟假設您使用第一個方法存取建立新條件畫面: Recommendations > 條件​資料庫畫面。

  1. 按一下​建議 > 條件

  2. 按一下​建立條件 > 建立條件

  3. 在下列各節中設定資訊。

基本資訊 info

  1. 輸入​條件名稱

    這是用來說明該條件的「內部」名稱。 例如,您可能想要將您的條件稱為「利潤最高的產品」,但您不想要將該標題公開顯示。 請參閱下一個步驟來設定公開顯示的標題。

  2. 輸入公開顯示的​顯示標題,以在使用此條件的任何Recommendations頁面上顯示。

    例如,使用此條件來顯示建議時,您可能想要顯示「瀏覽過此項目、也瀏覽了其他項目的使用者」或「類似產品」。

  3. 輸入條件的簡短​描述

    說明應該能協助您識別條件,並且可能包括關於條件用途的資訊。

  4. 根據建議活動的目標選取垂直產業。

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
    垂直產業 目標
    零售/電子商務 轉換帶動購買
    潛在客戶開發/B2B/金融服務 轉換但未購買
    媒體/出版 參與度

    其他條件選項會根據您選取的垂直產業而變更。

  5. 選取​頁面型別

    您可以選取多個頁面類型。

    產業垂直和頁面型別可協助您將已儲存的條件分類,使其更易於在其他Recommendations活動中重複使用條件。

建議演演算法 rec-algo

  1. 選取​ 演演算法型別 ​和​演演算法

    建議的演演算法區段

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2
    演演算法型別 何時使用/可用的演演算法
    購物車型

    根據使用者的購物車內容提供建議。

    • 瀏覽過這些專案的使用者,也瀏覽了
    • 瀏覽過這些商品的人們也購買了
    • 已購買這些商品的人,也已購買
    以熱門程度為基礎

    根據您網站上的專案整體人氣或使用者最喜愛或檢視次數最多的類別、品牌、型別等內的專案人氣提供建議。

    • 整個網站檢視次數最多
    • 依類別檢視次數最多
    • 檢視次數最多的專案屬性
    • 整個網站最暢銷商品
    • 依類別排名的最暢銷商品
    • 依專案屬性的最暢銷商品
    • Analytics量度排名最前
    專案型

    根據找到使用者目前正在檢視或最近檢視之專案的類似專案提供建議。

    • 瀏覽過此專案、也瀏覽了其他專案的使用者
    • 瀏覽過此專案、但購買了其他專案的使用者
    • 購買了此專案、也購買了其他專案的使用者
    • 具有類似屬性的專案
    以使用者為基礎

    根據使用者的行為提供建議。

    • 最近查看的項目
    • 為您推薦
    自訂條件

    根據您上傳的自訂檔案提出建議。

    • 自訂演演算法
    note
    NOTE
    如果您選取​專案/具有類似屬性的媒體,您可以選擇設定內容相似度規則
  2. 視需要選取​ 專案屬性 ​和​設定檔屬性以符合建議金鑰篩選金鑰​和/或​ Analytics量度 ​以設定演演算法。

其餘的演演算法組態選項會依選取的演演算法而有所不同。 若要完成演演算法的設定,請選取要比對的的建議索引鍵、篩選索引鍵、共同發生基礎、Analytics量度和/或專案屬性和設定檔屬性。

如需有關選擇建議索引鍵的詳細資訊,請參閱讓建議以建議索引鍵為依據

備份內容 content

備份內容規則會決定如果建議專案的數目未填入您的建議設計時會發生什麼情況。 Recommendations條件傳回的建議可能少於您的設計呼叫。 例如,如果您的設計有四個專案的位置,但您的條件導致僅建議兩個專案,您可以將剩餘的位置留空,您可以使用備用建議來填滿額外的位置,或者您可以選擇不顯示建議。

  1. (選用)將​ 部分設計呈現 ​切換滑至「開啟」位置。

    系統會儘可能填滿位置,但設計範本中可能包含空白空間,以放置剩餘的位置。 如果停用此選項,且內容不足以填滿所有可用的位置,則不會提供建議,而是顯示預設內容。

    如果您想要以空白位置提供建議,請啟用此選項。 如果您希望根據您的條件將推薦位置填入內容,而空白位置填入您的網站上類似或熱門內容,請使用備用推薦,如下一個步驟所述。

  2. (選擇性)將​ 顯示備份內容 ​切換滑至「開啟」位置。

    從您的網站上隨機選取檢視次數最多的產品,來填滿設計中剩餘的空白位置。

    使用備份建議可確保您的建議設計填滿所有可用的位置。 假設您有4 x 1設計,如下所示:

    4 x 1設計

    假設您的條件只導致建議兩個專案。 如果您啟用部分設計呈現選項,則前兩個位置會填滿,但剩餘兩個位置會維持空白。 不過,如果您啟用顯示備用建議選項,前兩個位置會根據您指定的條件填滿,而剩餘兩個位置則會根據您的備用建議填滿。

    下列矩陣顯示您使用部分設計呈現和備份內容選項時觀察到的結果:

    table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3
    部分設計呈現 備份內容 結果
    已停用 已停用 如果傳回的建議少於設計呼叫的數目,則會以預設內容取代建議設計,並且不顯示建議。
    已啟用 已停用 系統會轉譯設計,但如果傳回的建議少於設計呼叫的數目,則可能包含空格。
    已啟用 已啟用 備用建議會填滿可用的設計「槽」,以完整呈現設計。
    如果因套用包含規則至備用建議而限制了合格備用建議的數量,以致設計無法填滿,則會轉譯部分設計。
    如果條件未傳回任何建議,並且包含規則將備用建議限制為零,則會以預設內容來取代設計。
    已停用 已啟用 備用建議會填滿可用的設計「槽」,以完整呈現設計。
    如果因套用包含規則至備用建議而限制了合格備用建議的數量,以致設計無法填滿,則會以預設內容取代設計,並且不顯示建議。

    如需詳細資訊,請參閱使用備份建議

  3. (視條件而定)如果您在上一個步驟中選取​顯示備份內容,您可以啟用​套用包含規則以備份建議

    包含規則會決定要在建議中包含哪些專案。 可用的選項取決於您的垂直產業。

    如需詳細資訊,請參閱下方的指定包含規則

資料Source data-source

  1. 選取所需的​行為資料Source: Adobe Target或Analytics。

    note
    NOTE
    行為資料Source區段只有在您的實作使用Analytics for Target (A4T)時才會顯示。

    行為資料Source區段

    如果您選擇 Analytics,請選取需要的報表套裝。

    如果條件使用Adobe Analytics做為行為資料來源,建立後,條件可用時間會根據其他條件是否已使用選取的報表套裝和回顧期間而定,如下所述:

    • 一次性報表套裝設定: 報表套裝第一次搭配指定資料範圍回顧期間使用時,Target Recommendations 可能需要二到七天才能從 Analytics 完全下載所選報表套裝的行為資料。 此時間範圍取決於Analytics系統負載。
    • 使用已可取得之報表套裝的全新或已編輯的條件: 建立新條件或編輯現有條件時,如果所選報表套裝已搭配 Target Recommendations 使用,且資料範圍小於或等於所選資料範圍,資料即可立即使用且不需要一次性設定。 在此情況下,或是在未修改所選報表套裝或資料範圍時已編輯演算法的設定,演算法會在 12 小時內執行或重新執行。
    • 現有演算法執行: 資料會每天從 Analytics 流動到 Target Recommendations。 例如,針對已檢視的相似性建議,當使用者檢視某個產品時,產品檢視追蹤呼叫會以近乎即時的速度傳送到Analytics。 Analytics 資料會在隔天很早推送到 Target,且 Target 會在 12 小時內執行演算法。

    如需詳細資訊,請參閱使用Adobe Analytics搭配Target Recommendations

  2. 設定​ 回顧期間 ​以決定要顯示哪些建議時,要使用的可用歷史使用者行為資料的時間範圍。 此選項適用於所有演演算法,但具有類似屬性的專案和自訂演演算法除外。

    回顧視窗滑桿

    如果您的網站經常有大量流量和行為變更,請選擇較短的資料時段。 較短的時段可讓 Recommendations 對於市場和您的業務中的變更更具回應力。 例如,較短的時段表示 Recommendations 將在您的訪客開始季節性購物 (例如開學購物或聖誕節) 時偵測訪客行為中的變更,並將對這些購物季建議適當的項目。

    如果您沒有許多資料,或訪客行為不會經常變更,則可以選取較長的時段。 不過,對許多網站而言,較短的期間會產生較高品質的建議。

    可用的資料範圍為:

    table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3 6-row-3 7-row-3
    回顧視窗選項 更新頻率(懸停時顯示) 支援的演演算法
    六小時 演演算法每3-6小時執行一次 當選取的行為資料Source為Adobe Target時,以熱門程度為基礎的演演算法
    一天 演演算法每12到24小時執行一次 以熱門程度為基礎的演演算法
    兩天 演演算法每12到24小時執行一次
    • 以熱門程度為基礎的演演算法
    • 專案型演演算法
    • 以使用者為基礎的演演算法
    • 購物車型演演算法
    一週 演演算法每24到48小時執行一次
    • 以熱門程度為基礎的演演算法
    • 專案型演演算法
    • 以使用者為基礎的演演算法
    • 購物車型演演算法
    兩週 演演算法每24到48小時執行一次
    • 以熱門程度為基礎的演演算法
    • 專案型演演算法
    • 所有使用者型演演算法
    • 購物車型演演算法
    一個月(30天) 演演算法每24到48小時執行一次
    • 以熱門程度為基礎的演演算法
    • 專案型演演算法
    • 以使用者為基礎的演演算法
    • 購物車型演演算法
    兩個月(61天) 演演算法每24到48小時執行一次
    • 以熱門程度為基礎的演演算法
    • 專案型演演算法
    • 以使用者為基礎的演演算法
    • 購物車型演演算法

內容相似度 similarity

使用內容相似度規則根據項目或媒體屬性來提出建議。

NOTE
如果您選取​以專案為基礎的/具有類似屬性的Media​作為您的演演算法型別和演演算法,您可以選擇設定內容相似度規則。

內容相似度會比較項目屬性關鍵字並根據不同項目有多少共通的關鍵字進行建議。 根據內容相似度的建議不需要過去的資料即可傳送強大的結果。

使用內容相似度來產生建議對新專案特別有效,使用​ 檢視過此專案、也檢視了 ​以及根據過去行為的其他邏輯的使用者可能不會出現在建議中。 您也可以使用內容相似度,為沒有過去的購買或其他歷史資料的新訪客產生實用的建議。

當您選取​以專案為基礎的/具有類似屬性的媒體​時,您可以選擇建立規則,以增加或減少在決定建議時特定專案屬性的重要性。 對於書籍之類的項目,您可能想要增強​風格作者系列​之類屬性的重要性,以建議類似的書籍。

因為內容相似度使用關鍵字來比較項目,有些屬性,例如​ 訊息 ​或​ 說明 ​可能會對比較產生「雜訊」。 您可以建立規則來忽略這些屬性。

依預設,所有屬性會設為​「基線」。 除非您要變更此設定,否則您不需建立規則。

NOTE
內容相似度演演算法可能會使用隨機抽樣來計算專案之間的相似度。 因此,專案之間的相似度評等可能會因演演算法執行而異。

包含規則 inclusion

有數個選項可以協助您縮減在建議中顯示的項目。 您可以在建立條件或促銷活動時使用包含規則。

包含規則屬於可選; 不過,設定這些詳細資料可讓您對於建議中出現的項目擁有更多控制。 您設定的每個詳細資訊都會進一步縮小顯示條件。

例如,您可以選擇只顯示存貨超過 50 雙且價格介於 $25 和 $45 之間的女鞋。 您也可以加權每個屬性,讓對於您業務更為重要的項目可以更常顯示。

另一個範例是,您可以選擇對造訪您的網站、僅來自特定城市且擁有所需大學學位的訪客顯示職缺。

包含規則選項可能因垂直產業而不同。 依預設,包含規則會套用至備用建議。

IMPORTANT
您應該謹慎使用包含規則。 例如,如果您的組織具有規則,要求在顯示某個品牌時不建議其他品牌,則這些選項很有用。 不過,此功能有機會成本。 將活動條件通常會顯示的某些項目限制為不要顯示時,您可能會遺失提升度百分比。

利用 AND 聯合包含規則。 必須符合所有規則,才能在建議中納入某個項目。

如先前所提及,若要建立簡單的包含規則,僅顯示存貨大於 50 且價格介於 $25 與 $45 之間的女鞋,請執行下列步驟:

  1. (視條件而定)滑動​允許建議最近購買的專案? 切換至「開啟」位置。

    此設定是根據 productPurchasedId。 預設行為是不推薦先前購買的項目。 大多數情況下,您不會想推銷客戶最近已購買的項目。 如果您銷售的是客戶一般只會購買一次的項目,例如獨木舟,則此相當實用。 如果您銷售人們重複再次購買的商品,例如洗髮水或其他個人商品,您應該啟用此選項。

  2. 設定您要建議之產品的價格範圍。

  3. 設定您要建議之產品的庫存量下限。

  4. 設定建議只在項目符合您的特定條件時才顯示。

    您可以指定僅在符合清單中的其中一項屬性,或不符合一項或多項指定的條件時,才包括項目。

    可用的評估工具取決於您在第一個下拉式清單中選擇的值。 您可以列出多個項目。 這些項目會使用 OR 來評估。

    多個規則會使用 AND 來結合。

    note
    NOTE
    此選項會限制建議中所顯示的項目。 不會限制在哪些頁面中顯示建議。 若要限制建議顯示的位置,請在體驗撰寫器中選取頁面。

如需詳細資訊,請參閱使用動態和靜態包含規則

屬性加權 weighting

您可以新增多個規則,以根據內容目錄的重要資訊或中繼資料「推動」演演算法,讓某些專案更有可能顯示。

例如,您可以對在售項目套用較高的加權,以便在建議中更頻繁地顯示它們。 不完全排除非售項目,但它們的顯示頻率較低。 多種加權屬性皆可套用至相同的演算法,並能依據建議中的拆分流量測試加權屬性。

  1. 選擇值。

    根據數個可用條件中的一個,值會決定較可能顯示的項目類型。

  2. 選擇一個求值器。

  3. 輸入關鍵字以完成規則屬性。

    例如,完整的規則可能是「類別包含子字串鞋子」。

  4. 選取要指派至規則的加權。

    選項範圍從 0 到 100 (增量為 25)。

  5. 如有需要,可新增其他規則。

完成時,按一下​建立

如果您要建立新的 Recommendations 活動或編輯現有的活動,依預設會選取​ 「儲存條件以供稍後使用」 ​核取方塊。 如果您不想在其他活動中使用條件,請在儲存之前清除核取方塊。

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