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Bevor Sie einem Empfehlungs-Widget vertrauen, sehen Sie sich an, was es gelernt hat. An vier Stellen sehen Sie die Daten hinter den Empfehlungen:
- Kampagnenbereitschaft — das Seitenpanel jeder Empfehlungskampagne bewertet die Pipeline live: Katalog vorhanden, eingehende Interaktionen (Ansicht / In den Warenkorb / Kauf jeweils einzeln angezeigt) und ob sich die Engine noch in der Sammelphase befindet — mit der Option Beschleunigen, um historische Transaktionen hochzuladen.
- Der Katalog-Viewer — Settings → Recommendations: die Artikel selbst, ihre Felder und Bilder, genau so, wie die Engine sie sieht (Feed-Einrichtung).
- Live-Ereignisse — Live-Besuche zeigt Interaktionen beim Eintreffen, pro Besucher — der schnellste Weg, das Tracking von Anfang bis Ende zu bestätigen (Tracking-Einrichtung).
- Besucherinteressen — das abgeleitete Interessenprofil, das jeder Besucher aufbaut und nach dem interessenbasierte Algorithmen ranken: Interessen für Empfehlungen. Auch pro Nutzer über das REST-Objekt user_interests abrufbar.
Was die Engine woraus lernt
- Ansichten und In-den-Warenkorb-Aktionen bestimmen das Ranking — sie zeigen, was anzieht.
- Käufe schließen den Kreis — sie ordnen Umsatz zu und lehren Muster für gemeinsam gekaufte Artikel.
- Kategorieansichten bauen Interessen auf und treiben die Logik „mehr von dem, was ihnen wichtig ist“ an.
Sobald Daten fließen, erscheinen die Ergebnisse im Schritt Leistung der Kampagne und in den Empfehlungsberichten — die Definitionen der Kennzahlen stehen im Analytics-Glossar.