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기준

기준은 사전 결정된 방문자 행동 세트를 기준으로 추천할 제품을 결정하는 규칙입니다.
기준은 어느 작업으로 인해 어느 권장 사항이 발생하는지를 결정합니다. 여러 알고리즘을 추가하여 여러 권장 사항 유형을 서로 비교하면서 테스트할 수 있습니다.

업계 카테고리

권장 사항 활동의 목표를 기반으로 업계 카테고리를 선택합니다.
업계 카테고리
목표
소매/Ecommerce
구매를 발생시키는 전환
리드 생성/B2B/금융 서비스
구매가 없는 전환
미디어/게시
참여

Recommendation key

선택하는 권장 사항 키는 기준 유형을 결정합니다. Recommendations 활동을 설정할 때 기준 카드로 표현되는 몇 가지 기준 유형이 있습니다.
기준 유형
현재 페이지 활동
사용자가 현재 페이지에서 수행하는 활동을 기준으로 항목을 추천합니다. 예를 들어, 특정 문서를 보는 방문자는 동일한 카테고리의 다른 문서를 볼 수 있습니다.
  • 현재 항목
  • 현재 카테고리
사용자 지정
사용자 지정 속성을 기준으로 항목을 추천합니다.
  • 사용자 지정 속성
사용자 지정 속성을 권장 사항의 기반으로 사용할 때에는 사용자 지정 속성을 선택한 다음, 권장 사항 유형을 선택해야 합니다.
자신만의 사용자 지정 기준 출력의 맨 위에서 실시간 필터링을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 권장 사항 항목을 방문자가 선호하는 카테고리 또는 브랜드의 항목으로만 제한할 수 있습니다. 이렇게 하면 오프라인 계산을 실시간 필터링과 결합할 수 있습니다.
이 기능은 Target을 사용하여 오프라인 계산된 권장 사항이나 사용자 지정 조정 목록의 맨 위에 개인화를 추가할 수 있음을 의미합니다. 이 작업에서는 데이터 과학자 및 연구의 힘을 Adobe의 유효성이 증명된 전달, 런타임 필터링, A/B 테스트, 타깃팅, 보고, 통합 등과 결합합니다.
사용자 지정 기준에 포함 규칙을 추가하면 기존의 정적 권장 사항이 방문자의 관심 사항을 기반으로 하는 동적 권장 사항으로 변경됩니다.
  • 사용자 지정 기준은 권장 사항에 있는 다른 기준처럼 구성이 가능합니다.
  • 다른 기준과 동일한 방법으로 컬렉션 , 제외 포함 (가격 및 재고에 대한 특별한 규칙 포함)을 사용할 수 있습니다.
가능한 사용 사례는 다음과 같습니다.
  • 사용자 지정 조정 목록에서 동영상을 추천하고 싶은데, 방문자가 아직 시청하지 않은 경우에만 추천하고 싶습니다.
  • 오프라인 알고리즘을 실행하고 그 결과를 사용하여 추천하되, 재고 부족 항목을 추천하지 않도록 해야 합니다.
  • 이 방문자의 선호 카테고리에 있는 항목만 포함하려 합니다.
과거 동작
방문자가 과거에 항목에 반응을 보인 방법을 기반으로 항목을 추천합니다. 예를 들어, 특정 브랜드를 구입한 사람은 해당 브랜드의 다른 항목을 구입할 가능성이 더 높았습니다.
  • 마지막으로 구매한 항목
  • 마지막으로 본 항목
  • 가장 많이 본 항목
  • 즐겨찾는 카테고리
인기도
관련 카테고리에서 가장 인기 있는 비디오나, 사이트에서 가장 자주 보는 제품과 같이 가장 인기 있는 항목을 추천합니다.
  • 인기도
최근에 본 항목
방문자가 마지막으로 사이트를 방문했을 때 본 항목과 같이 방문자가 가장 최근에 본 항목이나 현재 가장 트렌드가 되는 문서를 추천합니다.
최근에 본 항목 알고리즘은 환경 내의 방문자 활동에 따른 결과를 반환합니다. 방문자가 서로 다른 환경에 속한 두 사이트 간에 전환하는 경우 알고리즘은 해당 사이트에서 최근에 본 항목만 반환합니다.
이 기준 유형은 컬렉션으로 제한되지 않습니다.
  • 최근에 본 항목
참고: 백업 권장 사항에는 최근에 본 항목 기준을 사용할 수 없습니다.
최근에 본 항목/미디어는 특정 속성이 있는 항목만 표시되도록 필터링 할 수 있습니다.
  • 최근에 본 항목 기준은 권장 사항에 있는 다른 기준처럼 구성이 가능합니다.
  • 다른 기준과 동일한 방법으로 컬렉션 , 제외 포함 (가격 및 재고에 대한 특별한 규칙 포함)을 사용할 수 있습니다.
가능한 사용 사례는 다음과 같습니다.
  • 여러 가지 비즈니스를 하는 다국적 기업에는 여러 디지털 속성을 갖는 방문자 보기 항목이 있을 수 있습니다. 이 경우 항목을 본 각각의 속성에 대해서만 표시하도록 최근에 본 항목을 제한할 수 있습니다. 이렇게 하면 최근에 본 항목이 다른 디지털 속성의 사이트에 표시되지 않습니다.

사용자 지정 권장 사항 키 사용

사용자 지정 프로필 속성 값을 기반으로 권장 사항을 만들 수도 있습니다.
사용자 지정 프로필 매개 변수는 JavaScript, API 또는 통합을 통해 Target으로 전달할 수 있습니다. 사용자 지정 프로필 속성에 대한 자세한 내용은 방문자 프로필을 참조하십시오 .
예를 들어 사용자가 대기열에 가장 최근에 추가한 동영상을 기준으로 권장 동영상을 표시하려고 한다고 가정합니다.
  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.
예를 들어 사용자가 가장 좋아하는 브랜드의 최상위 판매 항목을 표시한다고 가정합니다.
  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).
    다음의 고유한 값으로 그룹화 옵션이 표시됩니다.
  3. 선택한 키와 일치하는 엔티티 속성을 선택합니다. In this case Favorite Brand matches to entity.brand .
    Recommendations 이제 각 브랜드에 대해 "최상위 판매자" 목록을 생성하고 즐겨찾기 브랜드 프로필 속성에 저장된 값을 기반으로 사용자에게 적절한 "최상위 판매자" 목록을 표시합니다.

Criteria/algorithms

Target Recommendations에서는 정교한 알고리즘을 사용하여 방문자의 작업이 활동에 설정된 기준에 적합한 경우를 판별합니다. 사용 가능한 권장 사항 논리 선택 사항은 권장 사항 키가 판별합니다.
기준
설명
비슷한 속성을 갖는 항목/미디어
현재 페이지 활동 또는 과거 방문자 행동을 기반으로 한 항목 또는 미디어와 유사한 항목 또는 미디어를 추천합니다.
참고: 속성이 비슷한 항목/미디어를 선택하면 콘텐츠 유사성 규칙을 설정할 수 있는 선택 사항이 표시됩니다.
이 항목을 보고 다른 항목도 본 사람
지정한 항목을 본 것과 동일한 세션에서 가장 자주 본 항목을 추천합니다.
이 항목을 보고 다른 항목을 구입한 사람
지정한 항목을 본 것과 동일한 세션에서 가장 자주 구입한 항목을 추천합니다. 이 기준은 이 항목을 본 사용자가 구입한 다른 제품을 반환하고 지정된 제품은 결과 세트에 포함되지 않습니다.
이 항목을 구입하고 다른 항목도 구입한 사람
지정한 항목과 동시에 고객이 가장 자주 구입한 항목을 추천합니다.
사이트 친화성
항목 간 관계의 확실성에 따라 항목을 추천합니다. 포함 규칙 슬라이더를 사용하여 권장 사항을 제시하기 위해 먼저 필요한 데이터의 양을 결정하도록 이 기준을 구성할 수 있습니다. 예를 들어 매우 강력함을 선택하면 관심도가 가장 강한 제품이 추천됩니다.
예를 들어 매우 강력한 친화성을 설정하고 디자인에 5개의 항목이 포함되어 있으며 그중 세 개 항목이 연결 임계값의 강도를 충족하는 경우, 최소 강도 요구 사항을 충족하지 않는 두 항목은 권장 사항에 표시되지 않고 정의된 백업 항목으로 교체됩니다. 친화성이 가장 강한 항목부터 표시됩니다.
제품 컬렉션과 사이트 행동이 다양한 일부 고객의 경우 사이트 친화성을 낮게 설정하면 더 좋은 결과를 얻을 수도 있습니다.
최상위 판매자
가장 많이 완료된 주문에 포함된 항목. 단일 주문에서 여러 개의 동일한 항목은 하나의 주문으로 계산됩니다.
가장 많이 본 항목
가장 자주 표시되는 항목 또는 미디어.
최근에 본 항목/미디어
방문자가 최근에 본 항목입니다. 이 기준을 사용하는 경우 Target 디자인을 업데이트하여 표시하는 데 필요한 이전에 본 항목이 충분하지 않다면 빈 권장 사항이 표시되는 경우를 처리해야 합니다.
사용자 기반 권장 사항
각 방문자의 탐색, 보기 및 구매 내역을 기반으로 항목을 권장합니다. 이러한 항목을 일반적으로 "권장"이라고 합니다.
이 기준을 사용하면 신규 방문자와 재방문자 모두에게 개인화된 컨텐츠와 경험을 제공할 수 있습니다. 추천 목록은 방문자의 최근 활동에 가중치가 적용되며 사용자가 사이트를 검색할 때 세션 중에 업데이트되고 보다 개인화됩니다.
뷰와 구매 모두 권장 항목을 결정하는 데 사용됩니다. 지정한 권장 사항 키(예: 현재 항목)는 선택한 포함 규칙 필터를 적용하는 데 사용됩니다. 예를 들어 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 특정 기준에 맞지 않는 항목(재고가 없는 제품, 30일 전에 게시된 문서, R 등급 동영상 등)을 제외합니다.
  • 포함된 항목을 단일 카테고리 또는 현재 카테고리로 제한
권장 사항을 실행하는 중 기준을 변경하면 보고 데이터를 잃게 됩니다.
방문자에 대해 알려진 추가 정보를 사용하여 권장 사항을 향상시킬 수도 있습니다.
모든 1일 기준이 매일 두 번 실행됩니다. 모든 1주 이상 기준은 하루에 한 번 실행됩니다. 사이트 친화성 기준은 하루에 한 번 실행됩니다. 백업 기준은 하루에 두 번 실행됩니다.

Viewing criteria information

카드 위로 마우스를 이동하고 기준을 열지 않은 상태로 기준 카드에서 정보 아이콘을 클릭하여 팝업 카드에 대한 기준 세부 사항을 볼 수 있습니다.
알고리즘 정보탭을 클릭하여 이름, 설명, 업계, 페이지 유형, 권장 사항 키, 권장 사항 논리 및 알고리즘 ID를 포함하여 선택한 기준에 대한 일반 정보를 볼 수 있습니다.
알고리즘 사용탭을 클릭하여 선택한 기준을 참조하는 활동 목록을 표시합니다. 카드에 활성 및 비활성 활동이 나열됩니다. 라이브 활동 또는 활동 없음 드롭다운 목록을 클릭하여 해당 기준을 참조하는 전체 활동 목록을 표시합니다. 활동 링크를 클릭하여 편집할 활동을 열 수 있습니다.
알고리즘 사용 기능은 현재 Recommendations 활동에서만 지원됩니다. 이 기능은 현재 오퍼로 권장 사항을 포함하는 A/B 테스트 및 경험 타깃팅(XT) 활동에 대해 지원되지 않습니다.