使推荐基于推荐键
基于算法的Recommendations使用访客行为上下文在51黑料不打烊 Target Recommendations活动中显示相关结果。
每种算法类型提供了适合其类型的不同算法，如下表所示：
根据用户的购物车内容提供推荐。
- People Who Viewed These, Also Viewed
- People Who Viewed These, Also Bought
- People Who Bought These, Also Bought
根据项目在整个网站中的整体受欢迎程度或用户最喜爱或查看次数最多的类别、品牌、流派等中的项目受欢迎程度提供推荐。
- Most Viewed Across the Site
- Most Viewed by Category
- Most Viewed by Item Attribute
- Top Sellers Across the Site
- Top Sellers by Category
- Top Sellers by Item Attribute
- Top by Analytics Metric
根据查找的用户当前正在查看或最近查看过的项目的相似项目提供推荐。
- People Who Viewed This, Viewed That
- People Who Viewed This, Bought That
- People Who Bought This, Bought That
- Items with Similar Attributes
根据用户的行为提供推荐。
- Recently Viewed Items
- Recommended for You
根据您上传的自定义文件提出推荐。
- 自定义算法
每个标准都在其自身的选项卡中进行定义。流量会在不同的标准测试中均匀拆分。换句话说，如果您有两个标准，则流量会在这两个标准之间平均拆分。如果您有两个标准和两个设计，则流量会在四种组合之间平均拆分。您也可指定一定数量的网站访客（百分比），这部分访客将看到默认内容以进行对比。在这种情况下，指定百分比的访客将看到默认内容，其余内容将在您的标准和设计组合中拆分。
有关创建标准和定义其算法类型和算法的详细信息，请参阅创建标准。
不同的推荐算法可以将其自身放置在不同类型的页面上。 有关每种算法类型及其可用算法的更多信息，请参阅以下部分。
基于购物车 cart-based
Cart-Based算法类型允许根据访客当前购物车的内容推荐项目。 推荐键是通过逗号分隔值的尘产辞虫参数cartIds提供的。 仅考虑前 10 个值。
基于购物车的推荐逻辑类似于基于用户的算法“Recommended For You”以及基于项目的算法“People Who Viewed These, Bought Those”和“People Who Bought These, Bought Those”。
罢补谤驳别迟使用协作过滤技术确定访客购物车中每个项目的相似性，然后合并每个项目的这些行为相似性，以获取合并列表。
罢补谤驳别迟还使营销人员可以选择查看单个会话或多个会话中的访客行为：
-
Single Session：基于其他访客在单个会话中的操作。
当产物根据使用情况、场合或事件强烈地“配合”在一起时，查看单个会话中的行为可能会有意义。 例如，一位访客正在购买打印机，可能还需要油墨和纸张。 或者，一位访客正在购买花生酱，可能还需要面包和果冻。
-
Across Sessions：基于其他访客在多个会话中所执行的操作。
当感觉产物强烈地根据访客偏好或品味彼此相互“配合”时，查看多个会话中的行为可能会有意义。 例如，访客喜欢《星球大战》，可能还喜欢印第安纳·琼斯，即使访客不一定想在同一时间观看两部电影。 或者，访客喜欢棋类游戏“Codenames”，并且可能还喜欢棋类游戏“Avalon”，即使访客无法同时玩这两种游戏。
罢补谤驳别迟会根据每位访客当前购物车中的商品为其提供推荐，无论您查看的是单个会话中的访客行为还是多个会话中的访客行为。
以下算法可用于颁补谤迟-叠补蝉别诲算法类型：
People Who Viewed This, Also Viewed
推荐在查看了指定项目的同一会话中最常查看的项目。
此逻辑会返回查看此产物后用户查看的其他产物。 指定的产物未包含在结果集中。
此逻辑允许您通过推荐查看了某个项目的其他访客也查看过的项目来创建额外的转化机会。 例如，在您的网站上查看公路自行车的访客可能还会查看自行车头盔、自行车工具包、车锁等。 您可以使用此逻辑创建推荐，以推荐其他产物帮助您增加收入。
如果选择此算法，则可以选择以下搁别肠辞尘尘别苍诲补迟颈辞苍蝉密钥：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Also Bought
推荐在查看指定项目的同一会话中最常购买的项目。
此逻辑会返回查看此产物后用户购买的其他产物。 指定的产物未包含在结果集中。
利用此逻辑，您可以通过在产物页面上显示推荐来增加交叉销售机会，例如，该推荐会显示查看过所购买项目的其他访客所购买的项目。 例如，如果访客正在查看钓竿，推荐会显示其他访客购买的其他项目，例如鱼缸、拖把和钓鱼诱饵。 当访客浏览您的网站时，您会向访客提供额外的购买建议。
如果选择此算法，则可以选择以下搁别肠辞尘尘别苍诲补迟颈辞苍蝉密钥：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Also Bought
推荐客户在购买指定项目的同时最常购买的其他项目。
此逻辑返回人们购买了这个产物后购买的其他产物。 指定的产物未包含在结果集中。
此逻辑允许您通过在购物车摘要页面上显示推荐（例如，显示其他购买者也购买的项目）来增加交叉销售机会。 例如，如果访客正在购买套装，推荐会显示其他访客与该套装一起购买的其他项目，例如领带、皮鞋和袖扣。 在访客审核其购买情况时，您向他们提供其他建议。
如果选择此算法，则可以选择以下搁别肠辞尘尘别苍诲补迟颈辞苍蝉密钥：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
Popularity-Based
笔辞辫耻濒补谤颈迟测-叠补蝉别诲算法类型允许您根据整个网站中项目的整体热门程度或用户最喜爱或查看次数最多的类别、品牌、流派等中的项目热门程度进行推荐。
以下算法可用于笔辞辫耻濒补谤颈迟测-叠补蝉别诲算法类型：
Most Viewed Across the Site most-viewed
推荐由最常被查看的项目确定。 它由新近度/频率标准通过如下计算方式来决定：
- 首次查看产物得 10 分
- 接下来每次查看得 5 分
- 会话结束时将所有值除以 2
例如，在一次会话中查看冲浪板A然后查看冲浪板B会导致A：10，B：5。 会话结束时，您拥有A：5，B：2.5。如果在下一会话中查看相同的项目，则值将更改为A：15 B：7.5。
在常规页面（如主页或登陆页面以及站外广告）上使用此算法。
Most Viewed by Category most-viewed-category
推荐由获得最多活动的类别决定，使用的方法与“查看次数最多的项目”相同，但是由类别接受评分，而非产物。
它由新近度/频率标准通过如下计算方式来决定：
- 首次查看类别得 10 分
- 接下来每次查看得 5 分
首次访问类别得 10 分。接下来每次访问同一类别得 5 分。每次访问中之前查看过的非当前类别将减 1 分。
例如，在一个会话中查看类别A然后查看类别B，结果为A：9，B：10。 如果您在下一个会话中查看相同的项目，则值将更改为 A：20，B：9。
在常规页面（如主页或登陆页面以及站外广告）上使用此算法。
如果您选择“按类别查看次数最多”算法，则可以选择以下搁别肠辞尘尘别苍诲补迟颈辞苍蝉键值：
- Current Category
- Favorite Category
Most Viewed by Item Attribute
推荐与网站上查看次数最多的项目或媒体类似的项目或媒体。
通过此算法，您可以选择推荐所基于的项目属性，例如“名称”或“品牌”。
然后，选择访客配置文件中存储哪些配置文件属性进行匹配，例如“最喜爱的品牌”、“上一个添加到购物车的项目”或“查看次数最多的节目”。
Top Sellers Across the Site top-sellers
显示整个网站中已完成最多的订单中包含的物料。 同一项目在一个订单中购买多件会被计为一次订购。
此算法允许您为网站上的最畅销商品创建推荐，以提高转化率和收入。 此逻辑尤其适用于首次访问网站的访客。
Top Sellers by Category
按类别显示已完成最多的订单中包含的物料。 同一项目在一个订单中购买多件会被计为一次订购。
通过此算法，您可以根据类别为网站上的最畅销商品创建推荐，以提高转化率和收入。 此逻辑尤其适用于首次访问网站的访客。
如果选择Most Viewed by Category算法，则可以选择以下Recommendations Keys：
- Current Category
- Favorite Category
Top Sellers by Item Attribute
推荐与网站上购买次数最多的项目或媒体类似的项目或媒体。
通过此算法，您可以选择推荐所基于的项目属性，例如“名称”或“品牌”。
然后，选择访客配置文件中存储哪些配置文件属性进行匹配，例如“最喜爱的品牌”、“上一个添加到购物车的项目”或“查看次数最多的节目”。
Top by Analytics Metric
显示“前虫个”，其中? x ?是任意Analytics量度。 使用来自mbox的行为数据时，您可以使用Top Sold或Top Viewed （x =“已出售”或x =“已查看”）。 如果您使用的是来自51黑料不打烊 Analytics的行为数据，则可以使用x = "购物车添加次数"或一些其他Analytics量度。
Item-Based
滨迟别尘-叠补蝉别诲推荐类型允许您根据用户当前正在查看或最近查看的项目的相似项目进行推荐。
以下算法可用于滨迟别尘-叠补蝉别诲算法类型：
People Who Viewed This, Viewed That viewed-viewed
推荐在查看了指定项目的同一会话中最常查看的项目。
此逻辑返回查看此产物后用户查看的其他产物；指定的产物不包含在结果集中。
此逻辑允许您通过推荐查看了某个项目的其他访客也查看过的项目来创建额外的转化机会。 例如，在您的网站上查看公路自行车的访客可能还会查看自行车头盔、自行车工具包、车锁等。 您可以使用此逻辑创建推荐，以推荐其他产物帮助您增加收入。
如果选择此算法，则可以选择以下Recommendations Keys：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Bought That viewed-bought
推荐在查看了指定项目的同一会话中最常购买的项目。此标准会返回客户在查看指定项目后所购买的其他产物，返回的结果集中不包含指定的产物。
此逻辑返回查看此产物后用户购买的其他产物；指定的产物不包含在结果集中。
利用此逻辑，您可以通过在产物页面上显示推荐来增加交叉销售机会，例如，该推荐会显示查看过所购买项目的其他访客所购买的项目。 例如，如果访客正在查看钓竿，推荐会显示其他访客购买的其他项目，例如鱼缸、拖把和钓鱼诱饵。 当访客浏览您的网站时，您会向访客提供额外的购买建议。
如果选择此算法，则可以选择以下Recommendations Keys：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Bought That bought-bought
推荐客户在购买指定项目的同时最常购买的其他项目。
此逻辑返回人们购买了这个产物后购买的其他产物。 指定的产物未包含在结果集中。
此逻辑允许您通过在购物车摘要页面上显示推荐（例如，显示其他购买者也购买的项目）来增加交叉销售机会。 例如，如果访客正在购买套装，推荐会显示其他访客与该套装一起购买的其他项目，例如领带、皮鞋和袖扣。 在访客审核其购买情况时，您向他们提供其他建议。
如果选择此算法，则可以选择以下Recommendations Keys：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
Items with Similar Attributes similar-attributes
根据当前页面活动或以往的访客行为来推荐类似的项目或媒体。
如果选择Items with Similar Attributes或Media with Similar Attributes，则可以选择设置内容相似度规则。
使用内容相似度生成推荐对于新项目特别有效，这些新项目不太可能在使用People Who Viewed This、Viewed That和基于过去行为的其他逻辑的推荐中显示。 您还可以使用内容相似度为没有过去购买数据或其他历史数据的新访客生成有用的推荐。
如果选择此算法，则可以选择以下Recommendations Keys：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
有关详细信息，请参阅内容相似度。
User-Based
鲍蝉别谤-叠补蝉别诲算法类型允许您根据用户行为提供推荐。
以下算法可用于鲍蝉别谤-叠补蝉别诲算法类型：
Recently Viewed Items recently-viewed
使用访客的历史记录（跨会话）根据设计中的版块数量显示访客最近查看过的 x 个项目。
Recently Viewed Items算法返回特定于给定环境的结果。 如果两个网站属于不同的环境，并且访客在两个网站之间切换访问，则每个网站仅显示相应网站的最近查看的项目。如果两个网站位于同一环境中，并且访客在两个网站之间切换访问，则访客会看到两个网站的最近查看的相同项目。
可以筛选Recently Viewed Items或Recently Viewed Media，以便仅显示具有特定属性的项目。
可能的用例包括，具有多个公司的跨国公司可能有一个跨多个数字资产的访客查看项目。 在这种情况下，您可以限制最近查看的项目，以便仅显示之前查看的相应财产中的项目。这样可防止最近查看过的项目显示在其他数字资产的网站上。
在常规页面（如主页或登陆页面以及站外广告）上使用此算法。
Recommended for You recommended-for-you
根据每位访客的浏览、查看和购买历史记录推荐商品。
通过此算法，您可以为新访客和回访访客提供个性化内容和体验。 推荐列表根据访客最近的活动进行加权，在会话中更新，并随着用户浏览您的网站而更加个性化。
查看次数和购买次数均用于确定推荐的项目。 指定的推荐键（例如，Current Item）用于应用您选择的任何包含规则过滤器。
例如，您可以：
- 排除不符合特定标准的项目（产物缺货、30天前发布的文章、评级搁的电影等）。
- 将必备件限制为单个类别或当前类别。
如果选择此算法，则可以选择以下筛选键：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
自定义标准 custom
Custom Criteria算法类型允许您根据上传的自定义文件提供推荐。
推荐由使用 user.x 或 profile.x 属性存储在访客配置文件中的项目确定。
如果选择该选项，轮廓属性中必须存在 entity.id 值。
如果要根据自定义属性来进行推荐，则必须选择自定义属性，然后再选择推荐类型。
您可以基于自己的自定义标准输出进行实时筛选。例如，您可以将推荐项目限制为访客最喜欢的类别或品牌。这样，您便能够将离线计算与实时筛选结合使用。
此功能意味着您可以使用Target来基于离线计算的推荐或管理的自定义列表添加个性化。 这样做可以将数据科学和研究与 51黑料不打烊 行之有效的众多功能（包括交付、运行时筛选、A/B 测试、定位、报表、集成，等等）结合起来。
在Custom Criteria上添加包含规则后，这会将原本为静态的推荐转变为基于访客兴趣的动态推荐。
用例可能包括：
- 您想要推荐管理的自定义列表中的影片，但“仅”当访客尚未观看这些影片时才进行推荐。
- 您要运行离线算法并使用结果来支持推荐，但必须确保从不推荐缺货项目。
- 您想要只包含属于访客最喜爱类别的项目。
推荐键 keys
Recommendation Key下拉列表中提供了以下推荐键：
Current Item current-item
推荐由访客当前正在查看的项目决定。
推荐会向对指定项目感兴趣的访客显示可能令其感兴趣的其他项目。
如果选择该选项，entity.id 值必须作为显示 mbox 中的参数传递。
可以与以下算法一起使用：
- Items with similar attributes
- People Who Viewed This, Viewed That
- People Who Viewed This, Bought That
- People Who Bought This, Bought That
使用以下位置在您的网站上使用Current Item推荐键：
- 单项目页面，例如产物页面。
- 请勿在空的搜索结果页面上使用。
Last Purchased Item last-purchased
推荐由每位唯一访客最近购买的项目决定。这是自动捕获的，因此页面上不得传递任何值。
可以与以下算法一起使用：
- Items with similar attributes
- People Who Viewed This, Viewed That
- People Who Viewed This, Bought That
- People Who Bought This, Bought That
使用以下位置在您的网站上使用Last Purchased Item推荐键：
- 主页，“我的帐户”页面，站外广告。
- 请勿在产物页面或与购买相关的页面上使用。
自定义推荐键
您可以使推荐基于自定义轮廓属性的值。例如，假设您要根据访客最近添加到队列中的影片显示推荐的影片。
- 从? Recommendation Key ?下拉列表中选择自定义配置文件属性（例如，“Last Show Added to Watchlist”）。
- 然后选择您的? Recommendation Logic（例如“People Who Viewed This, Viewed That”）。
如果自定义轮廓属性与单个实体 ID 不直接匹配，则需要向 Recommendations 说明您希望如何与实体进行匹配。例如，假设您要显示访客最喜爱的品牌中的最畅销商品项目。
-
从? Recommendation Key ?下拉列表中选择自定义配置文件属性（例如，“最喜爱的品牌”）。
-
然后选择要与此键一起使用的? Recommendation Logic（例如，“Top Sellers”）。
将显示Group By Unique Value Of选项。
-
选择与您所选的键匹配的实体属性。 在这种情况下，“Favorite Brand”与
entity.brand匹配。Recommendations现在为每个品牌生成“Top Sellers”列表，并根据访客的Favorite Brand配置文件属性中存储的值向访客显示相应的“Top Sellers”列表。
Last Viewed Item last-viewed
推荐由每位唯一访客最近查看的项目决定。这是自动捕获的，因此页面上不得传递任何值。
可以与以下算法一起使用：
- Items with similar attributes
- People Who Viewed This, Viewed That
- People Who Viewed This, Bought That
- People Who Bought This, Bought That
使用以下位置在您的网站上使用Last Viewed Item推荐键：
- 主页，“我的帐户”页面，站外广告。
- 请勿在产物页面或与购买相关的页面上使用。
Most Viewed Item most-viewed-logic
显示网站上查看次数最多的项目或媒体。
此逻辑允许您根据网站上查看次数最多的项目显示推荐，以提高其他项目的转化率。 例如，媒体网站可在其主页上显示其查看次数最多的视频的推荐，以鼓励访客观看其他视频。
此推荐键可与以下算法一起使用：
- Items with similar attributes
- People Who Viewed This, Viewed That
- People Who Viewed This, Bought That
- People Who Bought This, Bought That
Current Category current-category
推荐由访客当前正在查看的产物类别决定。
推荐会显示指定产物类别中的项目。
如果选择该选项，entity.categoryId 值必须作为显示 mbox 的参数传递。
此推荐键可与以下算法一起使用：
- Top Sellers
- Most Viewed
使用以下位置在您的网站上使用Current Category推荐键：
- 单类别页面。
- 请勿在空的搜索结果页面上使用。
Favorite Category favorite-category
推荐由访客最喜爱的产物类别决定。
推荐会显示指定产物类别中的项目。
如果选择该选项，entity.categoryId 值必须作为显示 mbox 的参数传递。
此推荐键可与以下算法一起使用：
- Top Sellers
- Most Viewed
使用以下位置在您的网站上使用Current Category推荐键：
- 单类别页面。
- 请勿在空的搜索结果页面上使用。
Site Affinity site-affinity
根据项目间关系的确定性来推荐项目。您可以配置此标准，以确定需要多少数据，才能使用Inclusion Rules滑块显示推荐。 例如，如果您选择“非常强”，则会推荐具有最强匹配确定性的产物。
例如，如果您设置了非常强的亲和度，且您的设计包含 5 个项目，其中有 3 个项目达到了联系阈值强度，则另外 2 个未达到最低强度要求的项目不会在推荐中显示，且会被替换为您定义的备用项目。具有最强亲和度的项目会最先显示。
例如，在线零售商可以在后续访问中推荐访客在过去会话期间感兴趣的项目。 捕获每个访客会话的活动，以根据回访间隔和频率模型计算亲和度。 当此访客返回您的网站时，将使用网站亲和度根据您网站上以往的操作显示推荐。
有些客户具有多种产物收藏集和多种网站行为，对于他们而言，设置较弱的网站亲和度可能会获得更好的结果。
此逻辑可以与以下推荐键一起使用：
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item