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Critères

Critères dans Adobe Target Recommendations sont des règles qui déterminent quels produits ou contenu recommander selon un ensemble prédéterminé de comportements de visiteurs. Les critères peuvent être basés sur des tendances populaires, les comportements actuel et passé d’un visiteur ou des produits et contenus similaires. Vous pouvez tester plusieurs types de recommandations les uns par rapport aux autres en ajoutant plusieurs critères.

Les sections suivantes expliquent plus d’informations sur les clés de critère et sur la logique de recommandation que vous pouvez utiliser pour chaque clé. Cliquez sur les liens pour obtenir des informations plus détaillées.

Secteur industriel vertical section_936BCFCF234C49A2BEC1C38AAC2D71AF

Lors de la création d’un critère, vous sélectionnez un secteur industriel vertical en fonction des objectifs de votre activité de recommandations.

Secteur industriel vertical
Objectif
Vente au détail / commerce électronique
Conversion entraînant un achat
Génération de piste / B2B / Services financiers
Conversion sans achat
Médias / Publication
Engagement

Les autres options de critère changent en fonction du secteur industriel vertical que vous sélectionnez. Vous pouvez définir votre secteur industriel vertical par défaut sur le Recommendations > Paramètres ou vous pouvez spécifier le secteur industriel vertical pour chaque critère.

Type d’algorithme section_885B3BB1B43048A88A8926F6B76FC482

Le type d’algorithme sélectionné détermine les algorithmes disponibles. Il existe plusieurs types d’algorithmes, qui sont représentés sous forme de cartes de critères lorsque vous configurez une Recommendations activité.

Page Critères

Le tableau suivant explique les différents types d’algorithmes et leurs algorithmes associés.

Type d’algorithme
Quand utiliser
Algorithmes disponibles
Basé sur le panier
Effectuez des recommandations en fonction du contenu du panier de l’utilisateur.
  • Les personnes qui les ont consultés ont consulté ceux-ci
  • Les personnes qui les ont consultés ont acheté ces
  • Les personnes qui ont acheté ceux-ci ont acheté ceux-là

Pour plus d’informations, voir Basé sur le panier in Baser la recommandation sur une clé de recommandation.

Basé sur la popularité
Effectuez des recommandations en fonction de la popularité globale d’un élément sur votre site ou de la popularité des éléments au sein de la catégorie, de la marque, du genre, préférée ou la plus consultée d’un utilisateur, etc.
  • Les plus consultés sur le site
  • Les plus consultés par catégorie
  • Attribut d’élément le plus consulté
  • Meilleurs vendeurs sur le site
  • Meilleurs vendeurs par catégorie
  • Meilleurs vendeurs par attribut d’article
  • Mesure Début par Analytics
Basé sur des éléments
Effectuez des recommandations sur la base de la recherche d’éléments similaires à un élément que l’utilisateur consulte actuellement ou a récemment consulté.
  • Les personnes ayant consulté ceci ont consulté cela
  • Les personnes ayant consulté ceci ont acheté cela
  • Les personnes ayant acheté ceci ont acheté cela
  • Éléments avec des attributs similaires
Basé sur les utilisateurs
Effectuez des recommandations en fonction du comportement de l’utilisateur.
  • Éléments récemment consultés
  • Recommandé pour vous
Critères personnalisés
Faites des recommandations en fonction d’un fichier personnalisé que vous chargez.
  • Algorithme personnalisé

Pour plus d’informations sur chaque algorithme, voir Baser la recommandation sur une clé de recommandation.

Utilisation d’une clé de recommandation personnalisée custom-key

Vous pouvez également baser les recommandations sur la valeur d’un attribut de profil personnalisé.

NOTE
Les paramètres de profil personnalisés peuvent être transmis à Target par le biais de JavaScript, d’API ou d’intégrations. Pour plus d’informations sur les attributs de profil personnalisés, voir Profils de visiteur.

Supposons, par exemple, que vous souhaitiez afficher les films recommandés en fonction du film ajouté le plus récemment à la file d’attente par un utilisateur.

  1. Cliquez sur Recommendations > Critères.

  2. Cliquez sur Création de critères > Création de critères.

  3. Renseignez les informations de la section Section Informations de base.

  4. Dans le Algorithme recommandé , sélectionnez Basé sur les éléments de la Type d’algorithme liste.

  5. Sélectionner Les personnes ayant consulté ceci ont consulté cela de la Algorithme liste.

  6. Sélectionnez votre attribut de profil personnalisé dans la Clé de recommandation list (par exemple, Dernier affichage ajouté à la liste de contrôle).

    Boîte de dialogue Créer de nouveaux critères

Affichage des informations sur les critères section_7162DE58E4594FD688A4D7FDB829FD8B

Vous pouvez afficher les détails d’un critère sur une carte pop-up en faisant glisser le pointeur de la souris sur une carte et en cliquant sur l’icône Informations sur une carte de critère sans ouvrir le critère.

Survol de la carte Critères

Cliquez sur l’onglet Informations sur l’algorithme pour afficher des informations générales sur le critère sélectionné, y compris son Nom, ses Descriptions, son Secteur industriel vertical, son ou ses Type(s) de page, sa Clé de recommandation, sa Logique de recommandation et son ID d’algorithme.

Onglet Informations sur l’algorithme

Cliquez sur l’onglet Utilisation de l’algorithme pour afficher la liste des activités qui font référence au critère sélectionné. La carte répertorie les activités principales, inactives et de brouillon. Cliquez sur les listes déroulantes Activités actives/Activités inactives/Activités de brouillon pour afficher la liste complète des activités qui font référence à ce critère. Vous pouvez cliquer sur le lien Activité pour ouvrir l’activité à modifier.

Onglet Utilisation de l’algorithme

NOTE
Le Utilisation de l’algorithme Cette fonctionnalité est actuellement prise en charge uniquement pour les activités Recommendations. Cette fonctionnalité n’est actuellement pas prise en charge pour les activités de test A/B, d’affectation automatique, de ciblage automatique et de ciblage d’expérience (XT) qui incluent : recommandations en tant qu’offre.
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