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RecommendationsでAdobe Analyticsを使用

行動データソース Adobe Analytics としてを使用すると、クライアントは、 Analytics recommendationsアクティビティからの表示ベースおよび購入ベースの行動データを使用でき Adobe Target ます。 この機能は、 Target Recommendations 設定が新しく、多くの履歴データを活用す Analytics る場合に特に便利です。
を行動データソース Analytics として使用すると、ユーザーの行動に関する豊富な情報源として機能します。 これには、サードパーティのソースまたはフィードのデータが含まれ、これらのソースまたはフィードは他のユーザーとのみ共有される場合があり Analyticsます。
Recommendationsで条件 を作成する際 、使用するデータソースを選択できるラジオボタンが2つあります。 mbox 、 Analytics。
この2つのボタンがアカウントに表示されない場合は、 カスタマーケアにお問い合わせください

ターゲットのAnalyticsデータの使用例

をrecommendationsの行動データソース Analytics として使用すると、エンティティページにすべてのエンティティパラメーターをタグ付けする必要がなく、特定の使用例をデプロイする機能も提供され Target ます。 そのためには特定の前提条件を設定する必要がありますが、「製品変数」の利用は、その機能がシームレスに機能するために最も重要なことです。 このハンドシェイクがとの間で自動的に発生するには、通常のeVarとpropでは不十分 Analytics で Targetす。
を行動データソース Analytics として使用して、次のことを行うことができます。
  • Analyticsデータを使用して、先月同じカテゴリから他のユーザーが購入した購入内容に基づいて、PDPページのユーザーに小売サイトのレコメンデーションを表示します。
  • データに基づいて、現在トレンドを示している特定のカテゴリで最も人気のあるコンテンツについて、メディアサイトのホーム画面にコンテンツを表示し Analytics ます。

Analyticsでの実装

この機能は、次の節で Analytics 説明します。

前提条件:Analyticsでの製品変数の設定

に製品変数を実装し、に必要な属性 Analytics を設定する必要があり Target Recommendationsます。
サンプルのフィード形式は、すべての属性を製品変数で定義する必要があるガイドとして機能します。 Target Recommendations 後で、これらの値は、 Target UI内でそれぞれの Target エンティティ値に「マップ」する必要があります。
コンテンツサイトの場合、各コンテンツ部分は「製品」として扱われ、そのコンテンツに関する関連属性(例:著者名、発行日、コンテンツタイトル、リリース月など) を属性として渡す必要があります。 カテゴリレベルの精度やカテゴリタイプは、ユースケースの要件に基づいてビジネスで決定する必要があります。
製品変数の設定方法について詳しくは、 Analytics導入ガイドの 製品 を参照してください 。 このドキュメントに記載されているメモの一部は、そのドキュメントを展開するチームに十分な注意を払う必要があります(例:カテゴリ)。 このアクティビティを行う前に、Adobeに問い合わせてください。

注意点

Analytics データは日別フィードを介して送信されます。 行動分析の結果がサイトのrecommendationsの結果に反映されるまでに最大24時間かかります。 すべての Recommendations 条件設定と同様に、このデータソースはテストが可能で、テストする必要があります。
どのデータソースを使用するかを迅速に判断するために、ユーザーが毎日大量に生成するオーガニックデータがあり、履歴データへの依存度が低い場合は、行動データソースとして Target mboxを使用するのが適切です。 最近生成されたオーガニックデータの可用性が低い場合に、データに基づいて銀行を行いたい場合は、行動データソースとしての使用 Analytics​Analytics が適切です。

導入手順

すべての前提条件が満たされている場合は、次のタスクを Adobe Target Recommendations チームが実行する必要があります。
以下の手順は、例示的な目的でのみ使用します。 現在、 Recommendations チームのメンバーがこれらの手順を実行する必要があります。 詳しくは、カスタマーケアにお問い合わせ
  1. で、 Target管理 / 導入 をクリックして、 Target クライアントコードを取得します。
  2. レポートスイートを取得し Analytics ます。
    実 Analytics 稼動サイトのレポートスイートを使用します。 これは、デプロイしたサイトを追跡するレポートスイートで Recommendations す。
  3. で、 Analytics管理者 / データフィードをクリックします
  4. Click Add to create a new feed.
  5. フィード情報を入力します。
    • 名前 :製品フィードを再利用
    • レポートスイート :事前に決定されたレポートスイート
    • 電子メール :管理者ユーザーに適したアドレスを指定します
    • フィード間隔 :目的の間隔を選択します
    • 遅延処理 :遅延なし。
    • 開始日と終了日 :連続フィード
  6. Fill in the details in the Destination section:
    この手順を実行する前に、 Adobe Analytics チームに問い合わせてください。
    • タイプ :FTP
    • Host : xxx.yyy.com
    • パス :クライアント Target コード
    • ユーザー名 :ユーザー名を指定します
    • パスワード :パスワードの指定
    スクリーンショットは参照用です。 展開には異なる資格情報が含まれます。 この手順を実行する際は、 Adobe Analytics チームまたはカスタマーケアにお問い合わせください。
  7. データ列 」の定義を入力します。
    • 圧縮形式 :Gzip
    • パッケージの種類 : 単一ファイル
    • マニフェスト: ファイルを終了
    • 含まれる列 :
      列は、ここに記載されているのと同じ順序で追加する必要があります。 次の順序で列を選択し、各列の ​追加をクリックします。
      • hit_time_gmt
      • visid_high
      • visid_low
      • event_list
      • product_list
      • visit_num
  8. 保存 」をクリックします。
これでセットアップは Analytics 終了です。 次に、行動データを継続的に提供するために、これらの変数を Target 同時にマップします。

ターゲットでの実装

  1. ターゲットで、 Recommendationsをクリックし 、「 フィード 」タブをクリックします。
  2. 「フィードを 作成 」をクリックします。
  3. Analytics分類 」を選択し、レポートスイートを指定します。
  4. マッピング 」をクリックし、フィールドの列見出しを適切な Recommendationsフィールド名にマップします。
  5. 保存 」をクリックします。

よくある質問

で使用するFAQを次 Analytics に示します Target。

mbox呼び出し内で entity.id および entity.categoryId Target 値を渡す必要がありますか。

はい、この2つの値は必須です。 このドキュメントで説明するように、残りの属性は Analytics フィードを介して渡すことができます。

フィードアプローチを使用して、エンティティパラメーターがプロファイル属性と一致するなど、動的な包含ルールを使用できま Analytics すか。

はい、できます。 この方法は、 Target スタンドアロンを使用する場合と同様です。 ただし、この場合は、タイミングに注意する必要があります。 プロファイル変数と一致すると想定されるエンティティ変数は、ページのかなり後で表示されるデータレイヤーに依存します。