項目のおすすめ

品目のおすすめのしくみ

品目レコメンデーションでは、品目および品目カタログで収集したエンゲージメントシグナルで DLPR を使用します。ユーザーが項目を発見、評価、変換するときに、DLPR は各ユーザーのジャーニーレベルの理解を構築し、ユーザーとの関連性とビジネス目標に沿った方法で項目をランク付けします。

エンゲージメントシグナル

項目のおすすめ者は、項目に関連付けられたすべてのインタラクションから学習します。特定のシグナルは、業種と推奨する項目の種別によって異なります。一般に、シグナルは次の 3 つのカテゴリに分類されます。

• 証拠開示インタラクション: 項目ビュー、インプレッション、カテゴリの参照など、ユーザーが項目を見つけて参照する方法。
• 考慮事項インタラクション: クリック、カートに追加、後で保存、ページ滞在時間、共有などの項目をユーザーが評価する方法。
• コンバージョンインタラクション: 購入、償還、登録、予約、申込、問い合わせなど、ユーザーが項目にコミットする方法。
• カスタムシグナル: ビジネス目標に関連付けられた、上記で説明されていないシグナル。

おすすめ者に対応付けるシグナルは、最も重要な入力決定です。DLPR で肯定的なエンゲージメントとして処理するものを定義します。

モデルの入力

エンゲージメントシグナルに加えて、項目のおすすめでは次の入力が使用されます。

• アイテムカタログメタデータ: タイトル、説明、カテゴリ、およびアイテムを説明する属性。商品カタログの場合、これにはブランド、価格、SKU が含まれます。記事カタログの場合、これには著者、トピック、公開日が含まれます。プロパティカタログの場合、ロケーション、ベッドルーム、アメニティが含まれます。
• 目的設定: おすすめを最適化するビジネス目標。

カタログのガイダンス

豊富で構造化されたカタログにより、特に新しい項目のおすすめ品質が向上します。これらのガイドラインに従うことで、パーソナライズされた出力のおすすめ品質を改善できます。

• 各項目の完全なタイトル、説明、カテゴリ、属性を指定します。
• 新しい項目を追加するときに、カタログメタデータを最新の状態に保ちます。
• 目的と項目の性質を反映するエンゲージメントシグナルを設定します。