Empfehlungsalgorithmen im Überblick

Jedes Empfehlungs-Widget ist ein Rahmen; was hineinkommt, wird pro Besucher im Moment des Renderns entschieden, und zwar vom
Algorithmus, den Sie wählen. Hier steht, worauf jeder zurückgreift und was er braucht, bevor er überhaupt etwas liefern kann.

Wählen Sie zuerst die Seite — sie verändert den Algorithmus, nicht nur die Platzierung

Die Auswahl fragt nach einer Seite, bevor sie Ihnen etwas anbietet: Start, Kategorie,
Produkt, Warenkorb, Danke, Suche,
404.

Das ist kein Filter dafür, wo das Widget erscheint — das entscheidet der Schritt „Zielgruppe“. Verhaltensbasierte Algorithmen
verankern sich auf jeder Seite an etwas anderem: am angesehenen Produkt auf einer Produktseite, an allem
kürzlich Angesehenen auf der Startseite, am Warenkorbinhalt im Warenkorb. Derselbe Algorithmus auf zwei Seiten sind zwei verschiedene Fragen.

Die Auswahl der Empfehlungsalgorithmen mit Seiten-Tabs, Typgruppen und jedem Algorithmus mit eigenen Menüs — Die Auswahl: die Seite oben, die Gruppen darunter, und jeder Algorithmus mit eigenen Menüs für Bereich und Zeitraum. Zum Vergrößern klicken.

Die Gruppen

Gruppe	Wofür sie da ist
Personalisiert & verhaltensbasiert	Gute Standards für Start- und Kategorieseiten, auf denen die Absicht des Besuchers noch nicht klar ist.
Cross-Sells, Co-Views & Upsells	Beziehungen zwischen Artikeln — was zu was passt, was Menschen zusammen angesehen haben.
Besucherhistorie	Die eigene Vergangenheit dieser Person: was sie angesehen, gespeichert, gekauft hat.
Katalog-Ereignisse	Dinge, die mit dem Katalog passiert sind: eine Preissenkung, eine Wiederauffüllung, ein Neuzugang.
Benutzerdefiniert	Direkt aus dem Katalog, mit Ihren eigenen Filtern und ohne Algorithmus dahinter.

Zwei Dinge an der Auswahl selbst sollten Sie kennen. Jede Karte trägt einen Bereichs-Chip, der benennt, woran sie sich auf der gewählten Seite verankert — basierend auf dem angesehenen Artikel, aus der kürzlich angesehenen Kategorie —, sodass Sie den Anker sehen, ohne etwas zu öffnen. Und eine Karte, die noch nicht funktionieren kann, sagt das rechts: „Benötigt einen Produkt-Feed“. Der Filter Mit Daten blendet alle Algorithmen in diesem Zustand auf einmal aus.

Personalisiert & verhaltensbasiert

Personalisierte Empfehlungen — das Profil des Besuchers plus das Verhalten ähnlicher Besucher.
Am beliebtesten — die im gewählten Zeitraum am häufigsten angesehenen Artikel.
Bestseller — die höchste Anzahl an Käufen.
Am häufigsten auf Wunschlisten — am häufigsten als Favorit gespeichert.
Aktuell im Trend — siehe unten; hier geht es um die Änderungsrate, nicht um eine Rangliste.
Inspiriert von früheren Käufen — was Menschen, die dasselbe gekauft haben, anschließend angesehen und gekauft haben.

„Inspiriert von früheren Käufen“ ist nicht die eigene Bestellhistorie des Besuchers. Es ist das, was andere
Menschen, die dasselbe gekauft haben, danach gekauft haben. Die Karte für die eigenen Käufe heißt Erneut kaufen,
unter „Besucherhistorie“. Das ist die mit Abstand häufigste Verwechslung in der ganzen Auswahl.

Aktuell im Trend — und wessen Trend

„Aktuell im Trend“ vergleicht die heutige Aktivität mit dem eigenen Wochendurchschnitt des Artikels; ein beständiger
Bestseller ist also nicht im Trend, ein kleiner Artikel, der gerade abhebt, dagegen schon.

Trend nach wählt das Signal: Aufrufe, Käufe, In den Warenkorb oder Wunschliste.
Von wählt, wessen Trend es ist: die gesamte Website, die Kategorien des Besuchers oder
die Interessen des Besuchers. Die beiden letzten sind persönliche Trends — was in der Ecke
des Katalogs abhebt, die diese Person tatsächlich interessiert.

Websiteweit ist bewusst der Standard: Ein eingegrenzter Trend hängt vom Besucher ab und lässt sich deshalb nicht mehr gefahrlos in einer
E-Mail oder Anzeige wiederverwenden. Geben Sie das bewusst auf, nicht aus Versehen.

Cross-Sells, Co-Views & Upsells

Cross-Sells — die Beziehungen „zusammen gekauft“, gewählt über ein eigenes Menü Basierend auf.
Andere, die dies sahen, sahen auch, Andere, die dies sahen, legten auch in den Warenkorb,
Was andere sahen und dann kauften — die Familie „zusammen angesehen“.
Upsells — aus einem Upsell-Katalog, den Sie hochladen.

Die Co-View-Karten haben einen eigenen Bereich Von: überall, dieselbe Kategorie oder
dieselben Interessen — so lässt sich „sahen auch“ auf den Gang begrenzen, in dem der Besucher gerade
steht. Eine Beziehung, eine Karte, die sie benennt: Die Varianten „zusammen gekauft“ liegen bei Cross-Sells, die Varianten „zusammen angesehen“
bei den Co-View-Karten.

Besucherhistorie

Kürzlich angesehen — was er angesehen hat, das Neueste zuerst.
Erneut kaufen — seine eigenen Käufe.
Ihre Wunschliste — was er gespeichert hat.

Katalog-Ereignisse

Preis gesunken — Artikel, deren Preis gefallen ist.
Wieder auf Lager — Artikel, die nach dem Ausverkauf wieder vorrätig sind.
Neu auf Lager — Artikel, die neu eingetroffen sind.

Wieder auf Lager

Die Engine erfasst automatisch den genauen Moment, in dem der Bestand eines Artikels die Grenze in die eine oder andere Richtung überschreitet, aus Ihren
normalen Feed-Importen. Am Feed ist nichts zu konfigurieren.

Das Zeitfenster kann seit dem letzten Besuch des Besuchers sein oder ein fester Zeitraum von gestern bis zu
drei Monaten — dieselben längeren Zeitfenster, die jetzt auch bei „Preis gesunken“ verfügbar sind.

Es wird auf allen sieben Seitentypen angeboten, und Warenkorb und Danke sind Absicht: Die Wiederauffüllung von etwas, das ein Besucher
zurückgelassen hat, ist einer der stärksten Auslöser zur Rückgewinnung überhaupt. Es lässt sich mit jedem Filter und Fallback kombinieren, auch mit
Skip items the visitor already… — lassen Sie aber has purchased before ausgeschaltet, wenn Sie
eine Erinnerung zum Nachkauf schreiben.

Markieren Sie ausverkaufte Artikel, statt sie zu löschen. Ein Konto, dessen Feed ausverkaufte Zeilen endgültig löscht,
lässt der Engine keine Zeile, die sie bei der Rückkehr des Artikels stempeln kann; die Wiederauffüllung bleibt also unsichtbar. Markieren ist die empfohlene
Feed-Einrichtung. Außerdem beginnt die Historie erst mit der Funktion — für Wiederauffüllungen davor gibt es keine
Stempel.

Inhaltsempfehlungen

Der Inhaltskatalog hat dieselbe Form und drei eigene Algorithmen, die eine Erwähnung verdienen:

Worauf Leser später konvertierten — ein kollaborativer Filter Lesen→Ziel: womit Leser
derselben Artikel interagiert haben, bevor sie ein Ziel erreichten.
Inhalte, die Ihnen gefielen — die eigenen favorisierten und gespeicherten Artikel dieses Lesers; das persönliche
Gegenstück zu Most Liked Content.
Inspiriert von erreichten Zielen — ausgehend von den Zielen, die dieser Besucher erreicht hat; das Inhalts-Gegenstück zu
Inspiriert von früheren Käufen.

Ausgabe — wie viele, und was passiert, wenn zu wenig zurückkommt

Anzuzeigende Empfehlungen — wie viele Plätze.
Fallback-Algorithmen — ein zweiter (und dritter) Algorithmus hinter dem ersten. Eine Vereinigung ist meist ein
Auffüllen statt eines Fallbacks nur bei leerem Ergebnis; es können also mehrere gleichzeitig liefern. Die
QA-Leiste zeigt Ihnen, welcher tatsächlich
jeden Platz gefüllt hat.
Leere Zellen füllen — standardmäßig aus. Aus bedeutet: Es wird nur gezeigt, was der Algorithmus geliefert hat, und
ein leeres Ergebnis hinterlässt einen leeren Block. Der Fallback oben ist davon getrennt und gilt in beiden Fällen.

Den Algorithmus feinabstimmen

Sanfte Multiplikatoren auf das gewählte Ranking — Nach Gewinnmarge boosten, Neue
Artikel boosten, Einen Platz für neue Artikel reservieren. Der Algorithmus führt weiterhin; diese geben nur einen Schubs.

Sie gelten nur für dieses Widget. Die Fußzeile zeigt die kontoweite Einstellung live —
„Kontoweite Gewichtung aktuell: …“ —, sodass Sie nie ein Widget abstimmen, ohne das
Konto zu sehen, in dem es steht. Siehe die Score-
Gewichtung.