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Creare criteri

Criteri in Adobe Target Recommendations controllare il contenuto del Recommendations attività. Crea dei criteri per visualizzare i consigli più appropriati per l’attività. Questi criteri utilizzano le azioni del visitatore per determinare quale contenuto o prodotti visualizzare.

Nelle sezioni seguenti viene illustrato come creare un nuovo criterio.

Accedere alla schermata Crea nuovo criterio

Esistono diversi modi per raggiungere la schermata Crea nuovo criterio. Alcune opzioni dipendono dal modo in cui si raggiunge la schermata.

  • Il giorno Recommendations > Criteri schermata della libreria, fai clic su Crea criterio > Crea criterio. I criteri creati vengono automaticamente resi disponibili per tutte le attività di Recommendations.
  • Durante la creazione di un Recommendations attività tramite Compositore esperienza visivo (VEC), viene immediatamente portato al Seleziona criterio dopo aver selezionato un elemento nella pagina e aver fatto clic su Sostituisci con Recommendations, Inserisci Recommendations prima, o Inserisci Recommendations dopo. Puoi quindi selezionare un criterio disponibile oppure fare clic su Crea criterio. Se crei un nuovo criterio, puoi salvarlo per l’utilizzo con altri Recommendations attività. Per ulteriori informazioni, consulta Creare un’attività Recommendations.
  • Quando modifichi un’attività di Recommendations, fai clic su una casella di Posizione Consigli nella pagina e seleziona Cambia criteri. Il giorno Seleziona criterio schermata, fai clic su Crea criterio. Sarà possibile salvare i nuovi criteri da utilizzare per altre attività di Recommendations.

I seguenti passaggi presuppongono l’accesso a Crea nuovo criterio utilizzando il primo metodo: Recommendations > Criteri schermata della libreria.

  1. Clic Recommendations > Criteri.

  2. Clic Crea criterio > Crea criterio.

    Creare nuovi criteri

  3. Configura le informazioni nelle sezioni seguenti.

Informazioni di base info

  1. Inserisci un Nome criterio.

    Si tratta del nome “interno” usato per descrivere i criteri. Ad esempio, potresti voler chiamare i tuoi criteri “prodotti di margine più alto”, ma non vuoi che questo titolo venga visualizzato pubblicamente. Vedi il passo successivo per impostare il titolo visualizzato dal pubblico.

    Sezione Informazioni di base

  2. Inserisci un Titolo da visualizzare, che verrà mostrato nella pagina per i consigli che utilizzano questo criterio.

    Ad esempio, potresti voler visualizzare “Le persone che hanno visto questo, hanno visto anche” o “Prodotti simili”, quando utilizzi questo criterio per mostrare i consigli.

  3. Inserisci una breve descrizione dei criteri.

    La descrizione deve consentire di identificare i criteri e può includere informazioni sullo scopo dei criteri.

  4. Seleziona un settore verticale in base agli obiettivi dell’attività di Consigli.

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
    Settore verticale Obiettivo
    Retail/E-commerce Conversione con conseguente acquisto
    Generazione di lead/B2B/servizi finanziari Conversione senza acquisto
    Media/Editoria Coinvolgimento

    Altre opzioni di criteri cambieranno in base al verticale di settore selezionato.

  5. Seleziona un tipo di pagina.

    Puoi selezionare più tipi di pagina.

    Insieme, tipi di pagina e verticali del settore vengono utilizzati per categorizzare i criteri salvati, semplificandone il riutilizzo per altre attività di Recommendations.

Algoritmo Recommendations rec-algo

  1. Seleziona un Tipo di algoritmo e Algoritmo:

    Sezione Algoritmo consigliato

    table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3 5-row-3
    Tipo di algoritmo Quando utilizzare Algoritmi disponibili
    Basato su carrello Creare consigli in base al contenuto del carrello dell’utente.
    • Chi ha visualizzato questi ha visualizzato anche quelli
    • Chi ha visualizzato questi ha acquistato anche quelli
    • Chi ha comprato questi ha acquistato anche quelli
    Basato sulla popolarità Puoi formulare raccomandazioni in base alla popolarità complessiva di un elemento nel tuo sito o in base alla popolarità degli elementi nella categoria, nel brand, nel genere e così via preferiti o più visualizzati di un utente.
    • Articoli più visualizzati nel sito
    • Più visualizzati per categoria
    • Più visualizzati per attributo articolo
    • Articoli più venduti in tutto il sito
    • Articoli più venduti per categoria
    • Attributo Articoli più venduti
    • Primi per metrica di Analytics
    Basato su articolo Creare consigli in base alla ricerca di elementi simili a quelli di un elemento attualmente visualizzato dall’utente o che è stato recentemente visualizzato.
    • Chi ha visualizzato questo ha visualizzato anche quello
    • Chi ha visualizzato questo ha acquistato anche quello
    • Chi ha comprato questo ha acquistato anche quello
    • Articoli con attributi simili
    Basato su utente Creare consigli in base al comportamento dell’utente.
    • Articoli visualizzati di recente
    • Consigliato per te
    Criteri personalizzati Formulare raccomandazioni in base a un file personalizzato caricato.
    • Algoritmo personalizzato
    note note
    NOTE
    Se si seleziona Elementi/ Contenuti multimediali con attributi simili, sarà possibile impostare regole di somiglianza dei contenuti.
  2. Se necessario, seleziona una Attributo articolo e Attributo profilo da abbinare, a Chiave consiglio, Chiave filtro, e/o Metrica di Analytics per configurare l’algoritmo.

Le altre opzioni di configurazione dell’algoritmo variano a seconda dell’algoritmo selezionato. Per completare la configurazione dell’algoritmo, seleziona una Chiave consiglio, Chiave filtro, Base di co-occorrenza, Metrica di Analytics, e/o Attributo articolo e Attributo profilo da abbinare.

Per ulteriori informazioni sulla scelta di un Chiave consiglio, vedi Basare il consiglio su una chiave consiglio.

Origine dati data-source

  1. Seleziona il Origine dati comportamentali: Adobe Target o Analytics.

    note note
    NOTE
    Il Origine dati comportamentali viene visualizzata solo se l’implementazione utilizza Analytics for Target (A4T).

    Sezione Origine dati comportamentali

    Se si sceglie Analytics, selezionare la suite di rapporti desiderata.

    Se il criterio utilizza Adobe Analytics come origine dei dati comportamentali, una volta creati, il tempo per la disponibilità dei criteri dipende dal fatto che la suite di rapporti e l’intervallo di lookback selezionati siano stati utilizzati o meno per altri criteri, come spiegato di seguito:

    • Configurazione una tantum della suite di rapporti: la prima volta che una suite di rapporti viene utilizzata con una specifica finestra di lookback dei dati, Target Recommendations può richiedere da due a sette giorni per scaricare completamente i dati comportamentali della suite di rapporti selezionata da Analytics. Questo intervallo di tempo dipende da Analytics caricamento del sistema.
    • Criteri nuovi o modificati che utilizzano una suite di rapporti già disponibile: se crei un nuovo criterio o ne modifichi uno esistente e la suite di rapporti selezionata è già utilizzata per Target Recommendations con un intervallo di dati uguale o inferiore a quello selezionato, i dati diventano subito disponibili e non è richiesta alcuna configurazione una tantum. In questo caso, oppure se le impostazioni di un algoritmo vengono modificate senza che si modifichi la suite di rapporti o l’intervallo di dati selezionato, l’algoritmo viene eseguito o rieseguito entro 12 ore.
    • Viene eseguito un algoritmo continuo: i dati scorrono da Analytics a Target Recommendations su base giornaliera. Ad esempio, per un consiglio di tipo Affinità per articoli visualizzati, quando un utente visualizza un prodotto, a Analytics viene trasmessa una chiamata di tracciamento per visualizzazione prodotto quasi in tempo reale. I dati Analytics vengono inviati a Target all’inizio del giorno successivo e Target esegue l’algoritmo in meno di 12 ore.

    Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare Adobe Analytics con Target Recommendations.

  2. Imposta il Intervallo di lookback per determinare l’intervallo di tempo dei dati cronologici disponibili sul comportamento dell’utente da utilizzare per determinare quali consigli visualizzare. Questa opzione è disponibile per tutti gli algoritmi, ad eccezione di Elementi con attributi simili e Algoritmi personalizzati.

    Cursore finestra di lookback

    Se il sito genera molto traffico e i comportamenti si modificano spesso, scegli una finestra dati più breve. Una finestra più breve consente a Recommendations di essere più reattivo alle modifiche all’interno del mercato e della tua attività. Ad esempio, una finestra più breve implica che Recommendations rileverà le modifiche nel comportamento dei visitatori quando questi iniziano lo shopping stagionale, ad esempio quello natalizio o per il rientro a scuola, raccomandando gli articoli appropriati.

    In presenza di un volume limitato di dati, o se il comportamento dei visitatori non si modifica di frequente, puoi selezionare una finestra più ampia. Tuttavia, per molti siti, una finestra più breve genera consigli di qualità superiore.

    Gli intervalli di dati disponibili sono:

    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
    Opzione finestra di lookback Frequenza aggiornata (visualizzata al passaggio del mouse) Algoritmi supportati
    Sei ore L’algoritmo viene eseguito ogni 3-6 ore Basato sulla popolarità gli algoritmi quando il Origine dati comportamentali è Adobe Target
    Un giorno L’algoritmo viene eseguito ogni 12-24 ore Basato sulla popolarità algoritmi
    Due giorni L’algoritmo viene eseguito ogni 12-24 ore
    • Basato sulla popolarità algoritmi
    • Basato su articolo algoritmi
    • Basato su utente algoritmi
    • Basato su carrello algoritmi
    Una settimana L’algoritmo viene eseguito ogni 24-48 ore
    • Basato sulla popolarità algoritmi
    • Basato su articolo algoritmi
    • Basato su utente algoritmi
    • Basato su carrello algoritmi
    Due settimane L’algoritmo viene eseguito ogni 24-48 ore
    • Basato sulla popolarità algoritmi
    • Basato su articolo algoritmi
    • Tutti Basato su utente algoritmi
    • Basato su carrello algoritmi
    Un mese (30 giorni) L’algoritmo viene eseguito ogni 24-48 ore
    • Basato sulla popolarità algoritmi
    • Basato su articolo algoritmi
    • Basato su utente algoritmi
    • Basato su carrello algoritmi
    Due mesi (61 giorni) L’algoritmo viene eseguito ogni 24-48 ore
    • Basato sulla popolarità algoritmi
    • Basato su articolo algoritmi
    • Basato su utente algoritmi
    • Basato su carrello algoritmi

Contenuto di backup content

Contenuto di backup regole determinano cosa succede se il numero di elementi consigliati non riempie il tuo progettazione consigli. È possibile per Recommendations criteri per restituire meno consigli di quelli richiesti dalla progettazione. Ad esempio, se la progettazione dispone di slot per quattro elementi, ma in base ai criteri ne vengono consigliati solo due, puoi lasciare vuoti gli slot rimanenti, utilizzare i consigli di backup per riempire gli slot aggiuntivi oppure scegliere di non visualizzare alcun consiglio.

Sezione contenuto

  1. (Facoltativo) Fai scorrere il Rendering design parziale attiva.

    Il maggior numero possibile di slot verrà riempito, ma il modello di progettazione potrebbe includere uno spazio vuoto per gli slot rimanenti. Se questa opzione è disabilitata e il contenuto non è sufficiente per riempire tutti gli slot disponibili, i consigli non vengono trasmessi e viene visualizzato il contenuto predefinito.

    Abilita questa opzione se desideri che i consigli vengano forniti con slot vuoti. Utilizza i consigli di backup se desideri che gli slot di consigli siano compilati con contenuto basato sui criteri con slot vuoti riempiti con contenuto simile o popolare dal sito, come spiegato nel passaggio successivo.

  2. (Facoltativo) Fai scorrere il Mostra contenuto di backup attiva.

    Riempi gli eventuali slot vuoti rimanenti nella progettazione con una selezione casuale dei prodotti più visualizzati dall'intero sito.

    L’utilizzo dei consigli di backup assicura che la progettazione dei consigli riempia tutti gli slot disponibili. Supponiamo di avere un design 4 x 1, come illustrato di seguito:

    Design 4 x 1

    Supponiamo che il criterio determini solo due articoli da consigliare. Se si abilita Rendering design parziale opzione, i primi due slot vengono riempiti, ma i restanti due slot rimangono vuoti. Tuttavia, se si abilita Mostra Recommendations di backup , i primi due slot vengono compilati in base ai criteri specificati e gli altri due vengono compilati in base ai consigli di backup.

    La seguente matrice mostra il risultato che osserverai quando utilizzi Rendering design parziale e Contenuto di backup opzioni:

    table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3
    Rendering parziale della progettazione Contenuto di backup Risultato
    Disabilitato Disabilitato Se vengono restituiti meno consigli rispetto alle richieste di progettazione, la progettazione dei consigli viene sostituita dal contenuto predefinito e non vengono visualizzate indicazioni.
    Abilitato Disabilitato La progettazione viene sottoposta a rendering, ma può includere spazio vuoto se vengono restituite meno consigli rispetto al numero richiesto dalla progettazione.
    Abilitato Abilitato I consigli di backup riempiranno le “posizioni” disponibili della progettazione, eseguendone il rendering completo.
    Se l'applicazione di regole di inclusione ai consigli di backup limita il numero di quelle qualificate al punto che la progettazione non può essere riempita, la progettazione viene parzialmente sottoposta a rendering.
    Se i criteri non restituiscono alcun consiglio e le regole di inclusione limitano i consigli di backup a zero, la progettazione viene sostituita con il contenuto predefinito.
    Disabilitato Abilitato I consigli di backup riempiranno le “posizioni” disponibili della progettazione, eseguendone il rendering completo.
    Se l'applicazione di regole di inclusione limita il numero di consigli di backup qualificate al punto che la progettazione non può essere riempita, la progettazione viene sostituita dal contenuto predefinito e non vengono visualizzati consigli.

    Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare un consiglio di backup.

  3. (Condizionale) Se hai selezionato Mostra contenuto di backup nel passaggio precedente, puoi abilitare Applica regole di inclusione ai consigli di backup.

    Le regole di inclusione determinano quali elementi sono inclusi nei consigli. Le opzioni disponibili dipendono dal tuo settore verticale.

    Per ulteriori dettagli consulta Specificare le regole di inclusione di seguito.

Somiglianza del contenuto similarity

Utilizza le regole di somiglianza del contenuto per formulare consigli basati su attributi di elemento o file multimediale.

NOTE
Se hai selezionato Basato su articolo/ Contenuti multimediali con attributi simili in base al Tipo di algoritmo e all’Algoritmo, puoi impostare le regole di somiglianza dei contenuti.

Le regole di somiglianza del contenuto confrontano le parole chiave dell'attributo dell'elemento e formulano consigli basati su quante parole chiave hanno in comune diversi elementi. I consigli basati sulla somiglianza del contenuto non richiedono dati precedenti per fornire risultati significativi.

Utilizzare la somiglianza di contenuto per generare consigli è particolarmente efficace per i nuovi elementi, i quali non possono essere mostrati nei consigli utilizzando il criterio Le persone che hanno visto questo, hanno visto anche e altre logiche basate sul comportamento precedente. È inoltre possibile utilizzare la somiglianza del contenuto per generare consigli utili per i nuovi visitatori, che non hanno effettuato acquisti in precedenza o non possiedono altri dati storici.

Quando selezioni Basato su articolo/ Contenuti multimediali con attributi simili, puoi creare regole per aumentare o diminuire l’importanza degli attributi di elementi specifici nella determinazione dei consigli. Per gli articoli quali i libri, si potrebbe voler aumentare l'importanza di attributi come genere, autore, serie, e così via, per consigliare libri simili.

Immagine ContentSimilarity

Poiché la somiglianza del contenuto utilizza parole chiave per confrontare elementi, alcuni attributi, ad esempio messaggio o descrizione, possono introdurre “rumore” nel confronto. È possibile creare regole per ignorare questi attributi.

Per impostazione predefinita, tutti gli attributi sono impostati su Riferimento. Non è necessario creare una regola a meno che non si desideri modificare questa impostazione.

NOTE
L’algoritmo di somiglianza dei contenuti potrebbe utilizzare il campionamento casuale nel calcolo della somiglianza tra gli elementi. Di conseguenza, le valutazioni della similarità tra gli elementi potrebbero variare tra le esecuzioni dell’algoritmo.

Regole di inclusione inclusion

Varie opzioni consentono di limitare gli articoli visualizzati nei consigli. Puoi utilizzare le regole di inclusione durante la creazione di criteri o promozioni.

Regole di inclusione

Le regole di inclusione sono facoltative. Tuttavia, l'impostazione di questi dettagli consente un maggiore controllo sugli elementi visualizzati nei consigli. Ogni dettaglio configurato restringe ulteriormente i criteri di visualizzazione.

Ad esempio, è possibile scegliere di visualizzare solo le scarpe da donna con una disponibilità di oltre 50 pezzi e un prezzo tra 25 $ e 45 $. È anche possibile ponderare ogni attributo in modo che la probabilità di comparire sia maggiore per gli elementi più importanti per la tua attività.

Per fornire un altro esempio, puoi scegliere di mostrare le posizioni di lavoro disponibili ai visitatori che accedono al sito soltanto da determinate città e che possiedono i titoli universitari richiesti.

Le opzioni di regola di inclusione variano secondo il settore verticale. Per impostazione predefinita, le regole di inclusione vengono applicate ai consigli di backup.

IMPORTANT
È consigliabile utilizzare le regole di inclusione con cautela. Questi criteri sono utili se, ad esempio, all'interno dell'organizzazione sono utilizzate regole che richiedano di evitare la visualizzazione di un marchio quando ne viene visualizzato un altro. Tuttavia, questa funzione comporta un costo opportunità. Potresti perdere una percentuale di incremento limitando la visualizzazione di alcuni elementi che verrebbero visualizzati normalmente in base ai criteri dell'attività.

Le regole di inclusione sono unite con l'operatore “AND” (E). Gli articoli verranno inclusi in un consiglio solo se vengono soddisfatte tutte le regole.

Per creare una semplice regola di inclusione, come accennato in precedenza, per visualizzare solo le scarpe da donna con una disponibilità di oltre 50 pezzi e un prezzo tra 25 $ e 45 $, attieniti alla seguente procedura:

  1. (Condizionale) Scorri il Consentire la raccomandazione di articoli acquistati di recente? attiva.

    Questa impostazione è basata su productPurchasedId. Il comportamento predefinito è quello di sconsigliare gli articoli acquistati in precedenza. Nella maggior parte dei casi non si desidera promuovere articoli che un cliente ha recentemente acquistato. È utile se si vendono oggetti che le persone solitamente acquistano una sola volta, ad esempio nel caso di un kayak. Se vendi oggetti che le persone tornano ad acquistare di nuovo su base ripetuta, come shampoo o altri oggetti personali, devi abilitare questa opzione.

  2. Imposta la fascia di prezzo per i prodotti da consigliare.

  3. Imposta la quantità di disponibilità minima i prodotti da consigliare.

  4. Configura il consiglio perché mostri gli articoli solo quando sono soddisfatti determinati criteri.

    Immagine Recs_InclusionRules

    Puoi specificare che gli articoli siano inclusi solo quando uno degli attributi nell'elenco viene soddisfatto o non corrisponde a uno o più condizioni specificate.

    I valutatori disponibili dipendono dal valore scelto nel primo elenco a discesa. È possibile elencare più elementi. Questi elementi sono valutati con l'operatore “OR”.

    Più regole sono collegate tra loro mediante l'operatore “AND” (E).

    note note
    NOTE
    Questa opzione limita gli elementi visualizzati nel consiglio. Non interessa le pagine in cui viene visualizzato il consiglio. Per limitare le posizioni di visualizzazione per il consiglio, seleziona le pagine in Compositore esperienza.

Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare regole di inclusione dinamiche e statiche.

Ponderazione degli attributi weighting

Puoi aggiungere più regole per "indirizzare" l’algoritmo in base a informazioni o metadati importanti sul catalogo dei contenuti, in modo che sia più probabile visualizzare alcuni elementi.

Ad esempio, è possibile applicare una ponderazione più elevata agli articoli in vendita in modo che vengano visualizzati più spesso nei consigli. Gli articoli non in offerta non vengono esclusi del tutto, ma sono visualizzati con minore frequenza. È possibile applicare più attributi di ponderazione allo stesso algoritmo, e sottoporli a test con traffico suddiviso nel consiglio.

  1. Scegli un valore.

    Il valore determina il tipo di elemento che è più probabile visualizzare, in base a uno dei diversi criteri disponibili.

  2. Scegli un valutatore.

  3. Inserisci la parola chiave per completare gli attributi della regola.

    Ad esempio, la regola completa potrebbe essere "La categoria contiene scarpe di sottostringa".

    Immagine Recs_AttributeWeighting

  4. Selezionare il peso da assegnare alla regola.

    Le opzioni variano da 0 a 100 con incrementi di 25.

  5. Se desiderato, aggiungi ulteriori regole.

Al termine, fai clic su Salva.

Se stai creando una nuova attività di Consigli o ne stai modificando una esistente, per impostazione predefinita viene selezionata la casella di controllo Salva criteri per un'altra volta. Se non desideri utilizzare i criteri in altre attività, deseleziona la casella di controllo prima di salvarla.

Video di formazione: Creazione di criteri in Recommendations (12:33) Icona esercitazione

Questo video contiene le seguenti informazioni:

  • Creare criteri
  • Creare sequenze di criteri
  • Caricare criteri personalizzati
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