Empfehlungs-Setup und Feeds
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Score-Gewichtung und Presets für Empfehlungen
Die kontoweiten Gewichte, nach denen jede Empfehlung sortiert wird, die Presets nach Website-Typ und die Preisspanne pro Besucher.
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Den Produkt- und Content-Feed für Empfehlungen einrichten
Wie der Katalog geladen wird, welche Felder wichtig sind und welche Stolperfallen es beim Feed gibt.
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Filter für Empfehlungen festlegen
Den Kandidatenpool eines Empfehlungsalgorithmus mit statischen und dynamischen Filtern eingrenzen.
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Fallbacks für Empfehlungen festlegen
Einen zweiten Algorithmus festlegen, der greift, wenn der primäre keine sinnvollen Ergebnisse liefert – mit eigenem Titel pro Fallback.
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Empfehlungsdaten: was die Engine gelernt hat
Vier Stellen, an denen Sie die Daten hinter Empfehlungen sehen: Kampagnenbereitschaft, Katalog, Live-Ereignisse und Interessen.
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JSON-Empfehlungen für die Personalisierung
Empfehlungen als strukturiertes JSON, gerendert von Ihrem eigenen Code: die zwei JSON-API-Kampagnentypen.
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Interessen für Empfehlungen
Was Interessen sind, wie Personyze sie für Empfehlungen und Targeting nutzt und wie Sie sie festlegen und von Ihrer Website melden.