B2C Commerce 검색 정보 도구의 검색 결과 창

isobject의 구현에 대한 자세한 내용은 B2C Commerce에서 Storefront Toolkit의 검색 정보 도구 활성화을(를) 참조하십시오.

표시 필드의 굵은체로 된 SKU는 검색을 통해 찾은 가장 순위가 높은 변형입니다. 카테고리는 현재 검색 결과의 경로입니다. 특성에 대한 값이 없을 경우, 값이 Null로 표시됩니다. 특성에 대해 값이 있는 제품 다음에 특성에 대한 값이 없는 제품을 주문했습니다.

표시 창

검사하는 제품이 변형 마스터인 경우, 표시 필드의 정보 아이콘을 클릭하여 개별 SKU를 표시할 수 있습니다.

텍스트 연관성 설명 창

검색 결과의 텍스트 연관성 점수에 대한 정보를 보려면, 텍스트 연관성 필드의 정보 아이콘을 클릭합니다. 텍스트 연관성 설명 창은 특성에서 검색된 용어가 텍스트 연관성 점수에 어떤 식으로 기여하는지 확인하는 데 유용합니다. 다음 예시에서는 ShortDescription 필드가 아닌 content-text 필드의 적중률에서 나온 hiker라는 용어에 대한 대부분의 점수를 볼 수 있습니다(0.15 대 0.03). 부스팅 인수가 포함된 필드를 제외하고, content-text 필드에는 모든 필드에 대한 모든 인덱싱된 정보가 포함됩니다.

• 총 점수: 모든 용어 일치 점수의 합계입니다. 이 점수는 정규화되기 전 텍스트 연관성 점수의 값입니다. 정규화된 점수는 검색 결과 창에 표시됩니다.
• 용어 일치 점수: 모든 필드 일치의 곱입니다.
• 필드 일치: queryWeight와 fieldWeight의 곱입니다. 모든 부스팅되지 않은 필드는 함께 처리되고 content-text 필드로 표시됩니다. 부스팅된 필드는 이름과 함께 표시됩니다.
• 쿼리 가중치: 쿼리 가중치는 id(역 문서 빈도)와 queryNorm(쿼리 정규화 인수)의 곱입니다. idf(t) 값은 docFreq(용어 t가 나타나는 문서의 수)의 역입니다. 드문 용어일수록 총 점수에 대한 기여도가 높아집니다. queryNorm은 문서 순위에 영향을 미치지 않지만(순위를 매긴 모든 문서를 같은 인수로 곱했으므로), 다른 쿼리(또는 다른 인덱스)의 점수를 비교할 수 있습니다. 필드 가중치: 필드 가중치는 tf(용어 빈도), idf(역 문서 빈도)와 fieldNorm(필드 정규화 인수)의 곱입니다. tf(t)는 용어 t의 빈도로, 현재 점수가 매겨진 문서 d에 용어가 나타나는 횟수로 정의됩니다. 지정된 용어가 등장하는 빈도가 많은 문서에 더 높은 점수가 부여됩니다. idf(t) 값은 docFreq(용어 t가 나타나는 문서의 수)의 역입니다. 모든 점수를 같은 인수로 곱했으므로 fieldNorm은 필드 점수에 영향을 미치지 않지만, 다른 필드의 점수를 비교할 수 있습니다.

동적 특성 창

제품에 동적 특성이 있는 경우, 해당 동적 특성 옆에 있는 정보 아이콘을 클릭하여 다음 정보를 표시할 수 있습니다.

• 특성 이름
• 보고 기간: 특성 값에 표시되는 데이터의 기간입니다. 예를 들어, 뷰 수(30일)는 30일간의 제품 뷰 수입니다.
• 가중치: 이 특성의 총 점수의 비율입니다. 예를 들어, 방문 대 부킹 비율 [25%]은 25%라는 총 점수가 방문 대 부킹 비율 특성의 정규화된 점수에서 나온 것임을 의미합니다.
• 요약 점수: 점수에 가중치를 부여하고 정규화하기 전의 제품에 대한 점수입니다. 동적 특성의 특성에 대한 값을 검색 결과의 동일한 특성과 비교하려면, 이 점수 대신 정규화된 점수를 사용하십시오.

정렬 규칙이 동적 특성을 사용할 경우, 정보 아이콘을 클릭하여 규칙에 대한 추가 정보를 확인할 수 있습니다. 특성 점수는 가중치를 부여하고 정규화한 후의 각 특성의 점수입니다. 점수 정규화는 0에서 1까지 분포합니다. 이 프로세스는 서로에 대한 점수 연관성을 더욱 높입니다. 특성 점수에는 모든 특성 점수의 합계인 정렬 값도 포함됩니다. 제품의 위치를 결정하는 정렬 값입니다.

동적 특성에 사용된 검색 가능한 특성의 정보 아이콘을 클릭하여 다음 정보를 표시할 수 있습니다.

• 방향: 정렬 방향이 오름차순이면 검색 결과를 최소값에서 최대값 순서(A-Z, 1-100)로 정렬하고, 내림차순이면 검색 결과를 최대값에서 최소값 순서(Z-A, 100-1)로 정렬합니다.
• 가중치: 이 특성에 의해 결정되는 총 점수의 비율입니다. 모든 특성에 대한 가중치의 합계는 100%가 되어야 합니다. 예를 들어 뷰 수 특성의 가중치가 25%인 경우, 동적 특성에 사용되는 다른 특성의 가중치는 최대 75%까지 추가해야 합니다.
• 값:
  • 최소, 최대, 평균: 모든 인덱싱된 제품에 대한 이 특성의 최소, 최대, 평균 값입니다. 검색에서는 현재 검색 결과를 기준으로 사용된 각 특성의 최소값, 최대값 및 평균을 계산합니다. 최소값, 최대값 및 평균은 정규화 및 가중치 계산에 사용됩니다. 따라서 검색 적중의 최종 정렬 값은 검색 결과마다 다를 수 있습니다. 검색 적중 점수는 다른 검색 적중에 대해 상대적으로 계산되며 고정된 값이 아닙니다.
  • 기본값: 특성에 정의된 데이터가 없거나 데이터의 기간이 경과된 경우, 기본값은 해당 항목을 검색 결과의 위, 아래 또는 중앙에 표시할지 여부를 결정합니다. 기본 지정 (기본값)은 기본값 숫자 뒤에 표시됩니다. 예를 들어 항목이 Min=74 (Default) Max=149219 Avg=9246.0인 경우, 기본값은 74입니다. 기본값을 사용하여, 정의된 데이터가 없거나 데이터의 기간이 경과한 제품을 처리하는 방식을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 아직 판매 속도 데이터가 없는 일련의 새로운 제품을 인기 제품의 섹션 상단에 표시하려는 경우, 인기 제품 섹션이 판매 속도의 내림차순으로 정렬됩니다. 기본값을 최대로 설정합니다. 정의되지 않은 데이터가 있는 새 항목이 자동으로 검색 결과의 상단에 표시됩니다.
• 제품 값: 이 제품에 대한 이 특성의 값입니다.
• 수식: 제품 검색 결과에 대한 정규화된 점수를 계산하는 데 사용되는 수식입니다.
• 계산: 정규화된 점수를 계산하기 위해 수식에 사용되는 값입니다.
• 정규화된 값: 검색 결과의 정렬 위치를 결정하는 정규화된 점수입니다.