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推荐 中的Classic与Recommendations活动 Target Premium

此信息可帮助您在 Recommendations Classic 与 Recommendations activities in Target Premium 之间进行选择。

在 Recommendations Classic 产品中，显示推荐的方法是先在页面上创建一个数据收藏集 mbox，然后在页面上的某个特定位置添加一个显示 mbox。通过 Target Premium 中的 Recommendations 活动，您可以收集访客信息，并在页面上的任意位置创建推荐，而无需为要用于推荐产品或内容的每个位置分别创建一个 mbox。只需在页面的标头中使用一个简单的 JavaScript 引用，便可以在页面上的任意位置创建推荐。使用此 JavaScript 引用可将 Target 和 entity.id 等键传递到全局 entity.categoryId mbox。

Recommendations Classic 在 Experience Cloud UI 中显示为其自身的卡片。Recommendations 活动可在 Target Premium 工作流中找到。

Recommendations Classic 用户可以继续在 Target Recommendations 中使用他们的 Recommendations mbox。这些用户也可以将经典方法与 Target 方法结合使用，方法是保留其 mbox，并在标头中使用 JavaScript 代码来激活 Recommendations 功能，以便用于页面上的其他元素。但是，为获取完整的 Target 功能，Recommendations Classic 用户可能倾向于删除旧的 mbox，而仅依赖 Target Recommendations。

与 Recommendations Classic 相比，Target 中的 Recommendations 活动主要在以下方面做出了改进：

“推荐”作为选件

您可以在 A/B 测试（包括自动分配和自动定位）和体验定位 (XT) 活动中包含推荐。

此功能提供了几项全新的功能，例如：

要开始使用此功能，请使用可视化体验编辑器创建 A/B 测试或体验定位活动，然后执行此项前插入、此项后插入或替换为操作以向体验添加推荐。

有关更多信息，请参阅将推荐作为选件。

标准 section_117709846DAA404580EBE879FFCBD9BA

Target Recommendations 具有一个标准库，其中包含预先打包的规则集和配置集。而在 Recommendations Classic 中，需要通过填写表单并从很长的规则列表中选择规则来手动构建每个推荐。现在，创建 Recommendations 活动时，您只需选择预先配置的标准集即可。您仍可创建自定义推荐，但是标准库中包含很多最常用的配置，这些配置是为了简化流程而预先构建的，而且使用的是用户易于理解的语言。您可以原封不动地使用这些预先打包的标准，也可以复制并编辑这些标准以满足您的具体需求。

预先配置的标准按垂直行业、页面类型和实施进行排序。例如，您可以查找以下标准：适用于零售行业，要用在产品页面上，且显示属于某个特定类别（由 entity.categoryID 参数定义）的产品。

有关使用和创建标准的更多信息，请参阅标准。

工作流 section_76B4A26297BF422382DE2C79A2713D3C

Recommendations 工作流已得到简化。现在，您只需按照可视化工作流执行以下操作，而无需填写复杂的表单：

可视化预览 section_639B9E38C9EC4093BF9023EE0F2A15AC

设置推荐后，您可以预览推荐，并进行任何必要的更改，而无需在页面上创建推荐，然后对其进行测试。可从 Target 中进行预览。

定位 section_93295EA0DBA14210B8518AF4802A459F

在 Recommendations Classic 中，有 6 个定位选项，而“推荐”活动可使用 Target 的全部定位选项。使用 Target 或其他 Adobe Experience Cloud 受众（例如 Audience Manager 和 Analytics）定义受众，然后选择看到每个设计的活动参加者所占的百分比，以及看到控制的参加者所占的百分比。

报表 section_25C2FCCE4BC1488496C517C0470B5CD6

在 Target 中，Recommendations 提供了改进的报表，现在，报表可以利用 Target 和 Experience Cloud 提供的各项功能。以前只会显示由 Recommendations 产生的提升度（与没有推荐的结果相比），但现在，您可以查看与 Recommendations 活动有关的各个方面的信息。