推奨が生成される仕組み
概要
推奨は、選択したモデル、適用されているフィルタリング条件およびリクエストで渡されたパラメータに基づいて、コンテンツ・ジェネレータによって生成されます。たとえば、現在閲覧されているアイテムのIDや訪問者のインタラクション(閲覧および購入)履歴です。コンテンツ・ジェネレータのレスポンスは、最大12件の推奨を返すことができます。このアイテムのIDがモデルに渡された場合、これらの推奨には、訪問者が現在閲覧しているアイテムは含められません。このドキュメントでは、各モデルの選択によって推奨がどのように生成されるかについて説明します。
最終閲覧
このモデルは、推奨として、訪問者が最近インタラクトした9アイテムを返します。インタラクトとは、アイテムの閲覧または購入です。推奨内のアイテムはインタラクションの新しいものから並べられ、最近インタラクトしたアイテムが先頭に置かれます。モデルはコンテンツ・ジェネレータのレスポンスで最大9件の推奨を返すことができますが、以前にいずれのアイテムともインタラクトしていない訪問者には推奨が返されません。このモデルでは、構成されたすべてのフィルタリング条件が無視されることに注意してください。
閲覧最多
このモデルは、推奨として、最も頻繁に閲覧されたアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。各アイテムのスコアは、そのアイテムの閲覧回数の合計に、閲覧の最新性を反映するための時間係数を乗算して計算されます。
例: あるアイテムが月曜日に100回、火曜日に200回、水曜日に300回閲覧された場合、木曜日には、閲覧最多モデルにより、このアイテムに598 = 100 * 0.99 + 200 * 0.995 + 300というスコアが指定されます。
次に、アイテムはそのスコアの降順で並べられ、推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たす上位12アイテムが、コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスで返されます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たすインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、閲覧最多モデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、このようなアイテムはすべて、コンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。
販売最多
このモデルは、推奨として、最も頻繁に購入されたアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。各アイテムのスコアは、そのアイテムの購入回数の合計に、購入の最新性を反映するための時間係数を乗算して計算されます。
例: あるアイテムが月曜日に100回、火曜日に200回、水曜日に300回購入された場合、木曜日に構築される販売最多モデルにより、このアイテムに598 = 100 * 0.99 + 200 * 0.995 + 300というスコアが指定されます。
次に、アイテムはそのスコアの降順で並べられ、推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たす上位12アイテムが、コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスで返されます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たすインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、販売最多モデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、このようなアイテムはすべて、コンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。
これを閲覧した人が閲覧したもの
このモデルは、推奨として、現在閲覧されているアイテム(推奨リクエストでこのアイテムのIDをコンテンツ・ジェネレーターに渡す必要があります)と共に最も頻繁に閲覧されたアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。各アイテムのスコアは、そのアイテムと現在閲覧されているアイテムの両方を閲覧した訪問者の数に基づいて計算されます。次に、アイテムはそのスコアの降順で並べられ、上位23アイテムが選択されます。コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスの12件の推奨には、これらの23アイテムから、フィルタリング条件を満たすものが最初に含められます。その後、残りの空のスロットには、フィルタリング条件を満たし、かつすでに選択されているアイテムと重複しない、閲覧最多モデルによって構築された推奨が含められます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たすインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、このモデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、このようなアイテムはすべて、コンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。
これを閲覧した人が閲覧したものモデルは、現在閲覧されているアイテムが存在し、かつそのIDをパラメータとしてモデルに渡すことができる、製品詳細ページ(PDP)上で動作するように設計されています。インベントリ・ファイルに存在しないIDが受信された場合、または現在閲覧されているアイテムのIDが受信されなかった場合、このモデルは、閲覧最多モデルを使用して構築された推奨を返すことに注意してください。
これを閲覧した人が購入したもの
このモデルは、推奨として、現在閲覧されているアイテム(推奨リクエストでこのアイテムのIDをコンテンツ・ジェネレーターに渡す必要があります)を閲覧した訪問者に最も購入されたアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。各アイテムのスコアは、そのアイテムを購入し、かつ現在閲覧されているアイテムを閲覧した訪問者の数に基づいて計算されます。次に、アイテムはそのスコアの降順で並べられ、上位23アイテムが選択されます。コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスの12件の推奨には、これらの23アイテムから、フィルタリング条件を満たすものが最初に含められます。その後、残りの空のスロットには、フィルタリング条件を満たし、かつすでに選択されているアイテムと重複しない、閲覧最多モデルによって構築された推奨が含められます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たすインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、このモデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、このようなアイテムはすべて、コンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。
これを閲覧した人が購入したものモデルは、現在閲覧されているアイテムが存在し、かつそのIDをパラメータとしてモデルに渡すことができる、PDP上で動作するように設計されています。インベントリ・ファイルに存在しないIDが受信された場合、または現在閲覧されているアイテムのIDが受信されなかった場合、このモデルは、閲覧最多モデルを使用して構築された推奨を返すことに注意してください。
これを購入した人が購入したもの
このモデルは、推奨として、現在閲覧されているアイテム(推奨リクエストでこのアイテムのIDをコンテンツ・ジェネレーターに渡す必要があります)と同時に最も頻繁に購入されたアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。各アイテムのスコアは、そのアイテムと現在閲覧されているアイテムの両方を購入した訪問者の数に基づいて計算されます。次に、アイテムはそのスコアの降順で並べられ、上位23アイテムが選択されます。コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスの12件の推奨には、これらの23アイテムのうちフィルタリング条件を満たすものが最初に含められます。その後、残りの空のスロットには、フィルタリング条件を満たし、かつすでに選択されているアイテムと重複しない、販売最多モデルによって構築された推奨が含められます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たすインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、このモデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、このようなアイテムはすべて、コンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。
これを購入した人が購入したものモデルは、現在閲覧されているアイテムが存在し、かつそのIDをパラメータとしてモデルに渡すことができる、PDP上で動作するように設計されています。インベントリ・ファイルに存在しないIDが受信された場合、または現在閲覧されているアイテムのIDが受信されなかった場合、このモデルは、販売最多モデルを使用して構築された推奨を返すことに注意してください。
訪問者アフィニティ
このモデルは、推奨として、訪問者が最後にインタラクトしたアイテムと共に最も頻繁に閲覧されているアイテムを返します。このモデルでは、次のロジックを使用します。インベントリ・ファイル内のアイテムの任意のペアについて、両方のアイテムを閲覧した訪問者の数に基づいてスコアを付けます。次に、インベントリ・ファイル内の各アイテムについて、他のアイテムがそのスコアの降順で並べられ、上位23アイテムが選択されます。コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスの12件の推奨は、次のように生成されます。最初に、訪問者が最近インタラクトしたアイテムが選択されます。推奨スロットには、フィルタリング条件を満たし、かつ訪問者が最後にインタラクトした9アイテムと一致しない、上位23アイテムが含められます。空の推奨スロットが残っている場合、モデルは、すでに選択されているアイテムは除いて、2番目に最近インタラクトされたアイテム、3番目に最近インタラクトされたアイテム、というように続行します。このことは、最後にインタラクトされた9アイテムのすべてに対して行われます。空のスロットがまだ残っている場合、フィルタリング条件を満たし、かつ最後にインタラクトされた9アイテムと一致せず、すでに選択されているアイテムと重複しない、閲覧最多モデルによって抽出された推奨が含められます。推奨に適格で、かつフィルタリング条件を満たし、最後にインタラクトされた9アイテムと一致しないインベントリ・ファイル内のアイテムが12個未満である場合、訪問者アフィニティモデルが生成できる推奨は12件未満になります。この場合、それらのアイテムがコンテンツ・ジェネレータのレスポンスで返されます。どのアイテムとも以前にインタラクトしていない訪問者については、訪問者アフィニティモデルは、コンテンツ・ジェネレータ・レスポンスで閲覧最多モデルによって構築された推奨を返すことに注意してください。