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Kriterien

Kriterien sind Regeln, die auf Basis vorab ermittelter Verhaltensweisen von Besuchern festlegen, welche Produkte empfohlen werden.
Kriterien bestimmen, welche Aktion zu welcher Empfehlung führt. Sie können mehrere Empfehlungstypen untereinander testen, indem Sie mehrere Kriterien verwenden.

Vertikaler Markt

Wählen Sie einen vertikalen Markt auf Grundlage der Ziele Ihrer Empfehlungsaktivität aus:
Vertikaler Markt
Ziel
Einzelhandel/E-Commerce
Zum Kauf führende Konversion
Lead-Generierung/B2B/Finanzdienstleistungen
Konversion ohne Kauf
Medien/Verlagswesen
Interaktion

Recommendation key

Der ausgewählte Empfehlungsschlüssel bestimmt den Kriterientyp. Es gibt viele Kriterientypen. Sie werden beim Einrichten einer Recommendations-Aktivität als Kriterienkarten dargestellt.
Kriterientyp
Schlüssel
Aktuelle Seitenaktivität
Empfehlen Sie Artikel auf Basis des Verhaltens der Benutzer auf der aktuellen Seite. Zum Beispiel möchten Besucher, die einen bestimmten Artikel ansehen, möglicherweise andere Artikel derselben Kategorie ansehen.
  • Aktueller Artikel
  • Aktuelle Kategorie
Benutzerspezifisch
Empfohlene Artikel auf Grundlage benutzerspezifischer Attribute
  • Benutzerspezifisches Attribut
Wenn Sie Empfehlungen auf Grundlage von benutzerspezifischen Attributen erstellen, müssen Sie das benutzerspezifische Attribut auswählen und anschließend den Empfehlungstyp festlegen.
Zusätzlich zur Ausgabe Ihrer eigenen benutzerspezifischen Kriterien können Sie in Echtzeit filtern. So können Sie beispielsweise Ihre empfohlenen Elemente so begrenzen, dass nur die Favoritenkategorie oder -marke eines Besuchers angezeigt wird. Dadurch können Sie Offline-Berechnungen mit der Echtzeitfilterung kombinieren.
Mit dieser Funktionalität können Sie Target verwenden, um Ihre offline berechneten Empfehlungen oder benutzerdefiniert-kuratierten Listen zusätzlich zu personalisieren. Dadurch lässt sich die Leistung Ihrer Datenwissenschaftler und Ihrer Datenrecherche mit der bewährten Bereitstellung, der Laufzeitfilterung, den A/B-Tests, dem Targeting, der Berichterstellung, den Integrationen und mehr von Adobe kombinieren.
Wenn benutzerdefinierten Kriterien Einschlussregeln hinzugefügt werden, wandelt dies auf der Grundlage eines Besuchers andernfalls statische Empfehlungen in dynamische Empfehlungen um.
  • Benutzerdefinierte Kriterien können analog zu anderen Kriterien in Empfehlungen konfiguriert werden.
  • Sie können Sammlungen , Ausschlüsse und Einschlüsse (einschließlich der speziellen Regeln für „Preis“ und „Bestand“) können auf die gleiche Weise wie alle anderen Kriterien genutzt werden.
Mögliche Nutzungsszenarien:
  • Sie möchten Filme aus einer benutzerdefiniert-kuratierten Liste nur dann empfehlen, wenn sie der Besucher noch nicht gesehen hat.
  • Sie möchten einen Offline-Algorithmus ausführen und die Ergebnisse verwenden, um Ihre Empfehlung zu verbessern. Dabei müssen Sie jedoch sicherstellen, dass vergriffene Artikel niemals empfohlen werden.
  • Sie möchten nur die Artikel einbeziehen, die aus der Favoritenkategorie dieses Besuchers stammen.
Vergangenes Verhalten
Empfehlen Sie Artikel auf Basis früherer Reaktionen von Besuchern auf Artikel. Zum Beispiel ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Personen, die sich für eine bestimmte Marke entschieden haben, weitere Artikel dieser Marke kaufen.
  • Zuletzt gekaufter Artikel
  • Zuletzt angezeigter Artikel
  • Am häufigsten angezeigter Artikel
  • Favoritenkategorie
Beliebtheit
Empfehlen Sie die beliebtesten Artikel, wie zum Beispiel die beliebtesten Videos in einer verwandten Kategorie oder Produkte, die auf Ihrer Site am häufigsten angezeigt wurden.
  • Beliebtheit
Vor Kurzem aufgerufene Artikel
Die Artikel empfehlen, die der Besucher vor Kurzem aufgerufen hat, wie zum Beispiel Artikel, die er oder sie sich bei seinem letzten Besuch auf Ihrer Website angesehen hat, oder Artikel, die momentan am meisten im Trend liegen.
Der Algorithmus „Kürzlich angezeigte Elemente“ liefert Ergebnisse, die spezifisch für die Aktivität eines Besuchers in einer Umgebung sind. Wenn zwei Sites zu unterschiedlichen Umgebungen gehören und ein Besucher zwischen den beiden Sites wechselt, gibt der Algorithmus nur die jeweiligen Elemente der entsprechenden Site zurück.
Dieser Kriterientyp wird nicht durch Sammlungen beschränkt.
  • Vor Kurzem aufgerufene Artikel
Hinweis: Sie können die Kriterien für kürzlich angesehene Elemente nicht für Backup-Recommendations verwenden.
„Kürzlich angezeigte Elemente/Medien“ kann so gefiltert werden, dass nur Elemente mit einem bestimmten Attribut angezeigt werden.
  • Kürzlich angesehene Kriterien können analog zu anderen Kriterien in Empfehlungen konfiguriert werden.
  • Sie können Sammlungen , Ausschlüsse und Einschlüsse (einschließlich der speziellen Regeln für „Preis“ und „Bestand“) können auf die gleiche Weise wie alle anderen Kriterien genutzt werden.
Mögliche Nutzungsszenarien:
  • In einer multinationalen Firma mit mehreren Unternehmen zeigt möglicherweise ein Besucher Elemente über mehrere digitale Eigenschaften hinweg an. In diesem Fall können Sie die kürzlich angezeigten Elemente so begrenzen, dass nur die entsprechende Eigenschaft angezeigt wird, wo sie angezeigt wurden. Dadurch wird verhindert, dass kürzlich angezeigte Elemente für die Site einer anderen digitalen Eigenschaft angezeigt werden.

Verwenden eines benutzerdefinierten Empfehlungsschlüssels

Empfehlungen können auch auf dem Wert eines benutzerdefinierten Profilattributs basieren.
Benutzerdefinierte Profilparameter können über JavaScript, API oder Integrationen an Target übergeben werden. Weitere Informationen zu benutzerdefinierten Profilattributen finden Sie unter Besucherprofile .
Angenommen, Sie möchten empfohlene Filme basierend auf dem Film anzeigen, den ein Benutzer der Warteschlange zuletzt hinzugefügt hat.
  1. Select your custom profile attribute from the Recommendation Key drop-down list (for example, Last Show Added to Watchlist).
  2. Select your Recommendation Logic (for example, People Who Viewed This, Viewed That).
If your custom profile attribute does not directly match to a single entity ID, it is necessary to explain to Recommendations how you want the match to an entity to occur.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie möchten die Artikel mit den besten Verkäufen von der Lieblingsmarke eines Benutzers anzeigen.
  1. Select your custom profile attribute from the Recommendation Key drop-down list (for example, Favorite Brand).
  2. Select the Recommendation Logic you want to use with this key (for example, Top Sellers).
    Die Option Gruppieren nach individuellem Wert wird angezeigt.
  3. Wählen Sie das Entitätsattribut aus, das dem ausgewählten Schlüssel entspricht. In this case Favorite Brand matches to entity.brand .
    Recommendations erstellt nun eine Liste der "Topverkäufe"für jede Marke und zeigt dem Benutzer anhand des im Profilattribut Favoritenmarke gespeicherten Wertes die entsprechende Liste der "Topverkäufe"an.

Criteria/algorithms

Target Recommendations verwendet komplexe Algorithmen, um zu ermitteln, wann die Aktionen eines Benutzers den für Ihre Aktivität festgelegten Kriterien entsprechen. Der Empfehlungsschlüssel bestimmt die verfügbaren Optionen der Empfehlungslogik.
Kriterien
Beschreibung
Artikel/Medien mit ähnlichen Attributen
Empfiehlt auf Grundlage von aktueller Seitenaktivität oder früherem Besucherverhalten Artikel oder Medien, die eine Ähnlichkeit zu anderen Artikeln oder Medien aufweisen.
Hinweis: Wenn Sie Elemente/Medien mit ähnlichen Attributen auswählen, können Sie Regeln zur Ähnlichkeit von Inhalten festlegen.
Personen, die das ansahen, sahen auch dies an
Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird.
Personen, die das ansahen, kauften dies
Empfiehlt die Artikel, die am häufigsten von Kunden in derselben Sitzung angesehen werden, in der der angegebene Artikel angesehen wird. Dieses Kriterium gibt andere Produkte zurück, die Personen nach dem Ansehen dieses Artikels gekauft haben. Das angegebene Produkt ist nicht in der Ergebnismenge enthalten.
Personen, die das kauften, kauften dies
Empfiehlt Artikel, die am häufigsten von Kunden zur selben Zeit gekauft werden, wie der angegebene Artikel.
Site-Affinität
Empfiehlt Artikel auf Grundlage der Wahrscheinlichkeit eines Zusammenhangs zwischen Artikeln. Sie können dieses Kriterium anhand des Reglers „Einschlussregeln“ konfigurieren und festlegen, wie viele Daten gesammelt werden sollen, bevor eine Empfehlung angezeigt wird. Wenn Sie zum Beispiel Sehr stark auswählen, werden nur Produkte mit der höchsten Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung empfohlen.
Beispiel: Sie legen eine sehr starke Affinität fest und Ihr Entwurf umfasst fünf Artikel, von denen drei den Schwellenwert für einen wahrscheinlichen Zusammenhang übersteigen. Die zwei Artikel, die die Voraussetzung nicht erfüllen, werden nicht in Ihren Empfehlungen angezeigt und durch von Ihnen definierte Ersatzartikel ausgetauscht. Die Artikel mit der stärksten Affinität werden zuerst angezeigt.
Bei manchen Kunden mit diversen Produktsammlungen und vielfältigem Site-Verhalten kann es sein, dass die besten Ergebnisse mit einer schwachen Site-Affinität erzielt werden.
Topverkäufe
Die Artikel, die in den meisten abgeschlossenen Bestellungen enthalten sind Wenn derselbe Artikel in einer Bestellung mehrmals bestellt wurde, zählt dies als eine Bestellung.
Am häufigsten angezeigt
Die am häufigsten angezeigten Artikel oder Medien
Kürzlich angesehene Artikel/Medien
Artikel, die vom Besucher kürzlich angesehen wurden Wenn Sie dieses Kriterium verwenden, sollten Sie den Target-Entwurf aktualisieren, damit keine leeren Empfehlungen angezeigt werden, wenn vor Kurzem aufgerufene Artikel nicht in ausreichender Zahl für die Anzeige zur Verfügung stehen.
Benutzerbasierte Empfehlungen
Empfiehlt Artikel basierend auf dem Browsing, der Anzeige und dem Kaufverlauf jedes Besuchers. Diese Elemente werden allgemein als "Empfohlen für Sie"bezeichnet.
Mithilfe dieser Kriterien können Sie personalisierte Inhalte und Erlebnisse sowohl für neue als auch für wiederkehrende Besucher bereitstellen. Die Liste der Empfehlungen wird mit der neuesten Aktivität des Besuchers gewichtet und wird während der Sitzung aktualisiert und personalisiert, während der Benutzer Ihre Site besucht.
Sowohl Ansichten als auch Einkäufe werden zur Bestimmung der empfohlenen Artikel verwendet. Der angegebene Empfehlungsschlüssel (z. B. "Aktuelles Element") wird verwendet, um ausgewählte Einschlussregelfilter anzuwenden. Sie können zum Beispiel:
  • Ausschließen von Artikeln, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen (Produkte nicht vorrätig, Artikel, die vor mehr als 30 Tagen veröffentlicht wurden, Filme mit Rating R usw.)
  • Eingeschränkte Elemente auf eine einzelne Kategorie oder auf die aktuelle Kategorie beschränken
Wenn Sie eine Empfehlung ausführen und deren Kriterien ändern, verlieren Sie Ihre Berichtsdaten.
Sie können auch zusätzliche bekannte Informationen über einen Besucher verwenden, um Ihre Empfehlungen zu verbessern.
Alle eintägigen Kriterien werden zweimal täglich ausgeführt. Alle einwöchigen und längeren Kriterien werden einmal täglich ausgeführt. Site-Affinitätskriterien werden einmal täglich ausgeführt. Reservekriterien werden zweimal täglich ausgeführt.

Viewing criteria information

Sie können Kriteriendetails auf einer Popupkarte anzeigen, indem Sie mit dem Mauszeiger über eine Karte fahren und auf das Informationssymbol einer Kriterienkarte klicken, ohne das Kriterium zu öffnen.
Klicken Sie auf die Registerkarte Algorithmusinformationen , um allgemeine Informationen zu den ausgewählten Kriterien anzuzeigen, einschließlich Name, Beschreibungen, vertikalen Markt, Seitentyp(en), Empfehlungsschlüssel, Empfehlungslogik und Algorithmus-ID.
Klicken Sie auf die Registerkarte Algorithmusnutzung , um eine Liste der Aktivitäten anzuzeigen, die das ausgewählte Kriterium verwenden. Die Karte führt aktive und inaktive Aktivitäten auf. Klicken Sie auf die Dropdownliste „Live-Aktivitäten“ oder „Inaktivitäten“, um die gesamte Liste von Aktivitäten anzuzeigen, die das Kriterium verwenden. Sie können auf einen Aktivitätslink klicken, um die Aktivität zur Bearbeitung zu öffnen.