두 방문자의 관심사항은 서로 다르며 찾아보기 패턴도 동일하지 않습니다.
Digital Recommendations는
기록 및 세션 내 데이터를 기반으로 풍부한 개별 방문자 프로파일을 빌드하여 각 방문자에게 고유한 권장사항 세트를 자동으로 표시합니다.
처음 방문자도 Digital Recommendations의 증명된 대중의 지혜 기반 알고리즘을 기반으로 매우 관련성 있는 권장사항을 수신할 수 있습니다.
방문자 프로파일은 실시간으로 생성되므로 권장사항은 빠르게 개인화될 수 있으며 이를 통해 Digital Recommendations가 모든 방문자에 대한 권장사항을 최적화할 수 있습니다. 특정 권장사항
구역을 정의하여 방문자의 관찰된 동작을 기반으로 오퍼를 제공할 수 있습니다. 이러한 동작에는 최근에 본 페이지가 권장사항으로 포함됩니다.
Digital Recommendations 개인화 쿠키(Personalization Cookie)
이 쿠키는 가장 최근에 본 페이지의 정렬된 목록을 유지보수하는 데 사용됩니다.
이 쿠키는 IBM® Digital Analytics 라이브러리에 대한 연결을 사용하여 실시간으로 업데이트됩니다.
검색어 기반 권장사항(Search Term Based Recommendations)
검색어 기반 권장사항을 사용하면 판매 계획 팀에서 유료 검색 랜딩
페이지가 항상 관련되지는 않음과 방문자 동작을 통해 학습되지 않는
웹 사이트 및 온사이트 검색 결과라는 두 가지 비즈니스 문제를 개선할 수
있습니다. Digital Recommendations는
"낚싯대" 또는 "운동화"와 같은 쿼리를 사용하여 검색하는 방문자에 대해
권장할 최적의 제품을 결정합니다. 모든 검색어에 대해 검색 트래픽의 모든 소스(유료 검색, 일반 검색, 온사이트 검색)에 대한 보기가 Digital Recommendations 알고리즘을 피드합니다.모든 검색 소스에서의 고객 상호작용 데이터에 대한 이 집계된 보기를 사용하면 단일 고객 쿼리에 대해 가장 풍부한 기본 데이터 세트가 제공됩니다. 검색 기반 권장사항은 SEM(검색 엔진 마케팅) 또는 온사이트 검색 결과 페이지와 기타 위치(예: 홈 페이지)에서 렌더링될 수 있습니다.
구역 채우기 함수(Zone Population Function)
클라이언트의 웹 페이지에서 Digital Recommendations 권장사항을 렌더링하기 위해 웹 디자이너가 코드로 작성하는 JavaScript 함수입니다. 렌더링을 지원하기 위해
14개의 인수가 구역 채우기 함수에 전달됩니다. 웹 디자이너는 권장사항이 웹 사이트의 디자인과 일치하는 방식으로 표시되도록 함수의 본문을 코드로 작성해야 합니다.
구역 ID(Zone ID)
개별 사이트 구역을 식별하는 8자 ID이며 사용자의 웹 팀에서 결정합니다. 구역 ID 는
권장사항 목록을 요청하기 위해 cmPageRecRequest 또는 cmElementRecRequest
함수가 전달하는 변수 중 하나입니다.
구역(Zone)
권장사항이 전달되는 하나 이상의 웹 페이지 영역입니다.
권장된 항목(Recommended Item)
비즈니스 규칙 및 개인화 함수의 처리 후에 대상 항목 또는 카테고리에 대해 권장되는 최종 항목입니다.
권장사항 계획(Recommendation Plan)
오퍼를 동적 권장사항의 사이트 구역에 지정하는 메커니즘입니다.
추가적으로 항목에 대한 권장사항을 사용할 수 없는 경우
대체 대상 및 대체 오퍼를 구성하고 구역의 배너에 표시할 머리글 텍스트를 지정할 수 있습니다.
권장사항 전달(Recommendations Delivery)
Content Recommendations는
동적 전달을 사용하여 고정된 권장사항 목록을 전달하는 유연성을 제공합니다.
동적 전달을 사용하면 구성 가능한 매개변수를 기반으로 하는 순환 권장사항을 게시할 수 있습니다.
권장사항 후보(Recommendation Candidate)
대상 항목 또는 카테고리에 대한 권장사항 후보가 되는 제품입니다. 이 후보 제품은 비즈니스 규칙, 개인화 함수 또는 다른 권장사항 대비 낮은 점수로 인해 나중에 제외될 수 있습니다.
규칙 대상(Rule Target)
오퍼의 비즈니스 규칙이 적용되는 대상 항목입니다. 규칙은 모든 대상에 적용될 수도 있고 카테고리, 속성 또는 항목 ID로 정의된 대상에 적용될 수도 있습니다.
예를 들어, 특정 카테고리의 항목에만 규칙이 적용될 수 있습니다.
규칙 세트(Rule Set)
대상 항목의 선택사항과 해당 규칙 세트입니다. 규칙 세트의 규칙은 규칙 세트에 정의된 대상에만 적용됩니다. 오퍼의 규칙 탭에서 규칙 및 규칙 세트를 구성합니다.
다
대상(Target)
권장사항이 생성되는 항목 또는 카테고리입니다.
대체 권장사항(Fallback Recommendations)
항목의 동작 데이터 기록이 제한되어 있는 경우, 엄격한 비즈니스 규칙으로 인해 요청된 수의 최종 권장사항이 제거된 경우,
cmPageRecRequest 또는 cmElementRecRequest에 지정된 대상에 권장사항을 사용할 수 없는 경우 대체 권장사항이 사용됩니다.
대체 프로세스는 두 가지가 있습니다. 첫 번째 대체 프로세스는 대중의 지혜 동작 데이터가 처리될 때 발생합니다. 사이트 동작 데이터가 충분하지 않아 요청된 수의 권장사항을
완료할 수 없거나 비즈니스 규칙이 권장사항을 제거하는 경우에는 대상
항목 카테고리에서 가장 많이 본 항목이 기본 권장사항으로 사용됩니다.
두 번째 대체 프로세스는 동적 권장사항 요청이 클라이언트의 웹 사이트로부터 이루어질 때 권장사항이 없는 경우 시작됩니다. 권장사항 계획의 단계 시퀀스는
각 요청에 대한 이 대체 프로세스를 사용자 정의하는 데 사용됩니다.
데이터 분석 기간(Data Analysis time period)
권장사항을 생성할 때 데이터가 처리되는 이전 일 수입니다.
동적 권장사항(Dynamic Recommendations)
두 권장사항 전달 메커니즘 중 하나인 이 방법은
사전 정의된 로직(예: 최상위 보기 또는 순위 제한조건) 기반의 동적(가변) 권장사항을 웹 페이지에 직접 전달합니다.
플랫 파일 권장사항도 참조하십시오.
바
비즈니스 규칙 데이터(Business Rules Data)
항목 속성 데이터 및 카테고리 데이터. 이 데이터를 통해 제외 규칙 처리를 사용하여
카테고리, 순위, 공개자 및 기타 속성 중심의 비즈니스 규칙을 허용할 수 있습니다.
비즈니스 규칙(Business Rule)
비즈니스 규칙을 사용하여 권장사항 출력을 추가로 제한할 수 있습니다. 제외 규칙은 항목을 제거하고
강조 해제 규칙은 항목을 제외하는 대신에 권장사항의 후보 목록 뒤로 항목을 이동합니다. 규칙은 전체적으로(카테고리 레벨에서) 또는 항목 속성별로 구성할 수 있습니다.
규칙이 평가하는 데이터는 IBM Digital Analytics 시스템에 가져오기 파일로 업로드하는 비즈니스 데이터입니다. 비즈니스 규칙은 항상 대상 항목 세트에 적용되도록 정의됩니다.
사
상향 판매(Up-sell)
구매를 고려하는 고객에게 유사한 고가의 제품을 권장하는 것입니다.
아
연관관계 점수(Affinity score)
대상 항목과 특정 연관관계를 가지는 권장 항목의 상대 확률을 요약하는 점수입니다.
Digital Recommendations는
4가지 별도의 연관관계 점수를 계산하고 이를 사용하여 모든 권장 항목에 대한 최종 연관관계 색인을 계산합니다.
오퍼 설정(Offer Setting)
오퍼 설정은 오퍼가 업데이트되는 빈도(매월, 매주 또는 매일),
고려되는 데이터 양 및 권장사항이 생성되는 항목 세트를 정의합니다.
오퍼는 웹 사이트의 프리젠테이션 레이어에 직접 통합하기 위해
Digital Recommendations Recommendation Service를
사용하여 동적으로 생성됩니다.
오퍼(Offer)
오퍼 유형(페이지 컨텐츠, 요소 컨텐츠 또는 카테고리 권장사항), 데이터 분석 기간 및
권장 항목 목록을 생성하는 비즈니스 규칙을 포함하는 설정 콜렉션입니다.
요소 태그(Element Tag) (cmCreateElementTag)
요소 태그는 페이지내 컨텐츠를 추적하는 데 사용됩니다. 이 함수는 Digital Recommendations에서 요소 컨텐츠 오퍼에 사용할 추가 필드를 전달하는 역할도 합니다.
자
카
카테고리 권장사항(Category Recommendations)
보기 수에 따라 순위 지정되는 사이트의 가장 많이 본 항목을 기준으로 한 권장사항입니다.
이러한 가장 많이 본 항목은 카테고리별로 그룹화됩니다. 해당 권장사항은 사용자 웹 사이트의 다양한 지점에 표시될 수 있습니다.
구성 옵션을 사용하여 가장 많이 본 항목 카테고리의 결과를 수정할 수 있습니다.
예를 들어, 방문자는 웹 사이트에서의 위치와 상관없이
가장 많이 본 항목을 찾으므로 권장사항에서 가장 많이 본 항목의 상위 5%, 10% 또는 20%를 제거할 수 있습니다.
이렇게 하여 고객이 다른 방법으로는 스스로 찾기 어려운 추가 항목을 특별히 표시할 수 있습니다.
전체 사이트 최상위 보기를 홈 페이지 또는 검색 결과가 없는 페이지에 사용하도록 구성할 수도 있습니다.
컨텐츠 권장사항(Content Recommendation)
컨텐츠 권장사항을 사용하면 제품보다 정보를 방문자에게 권장할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트에 기사, 레시피, 지시사항 등의 웹 페이지 컨텐츠 정보가 있는 경우 다른 기사, 레시피 및 지시사항을 권장할 수 있습니다.
예를 들어, 웹 사이트에 기사, 레시피, 지시사항 등의 웹 페이지 컨텐츠 정보가 있는 경우 다른 기사, 레시피 및 지시사항을 권장할 수 있습니다.
컨텐츠 전달 네트워크(CDN, Content Delivery Network)
동적 권장사항을 웹 사이트에 전달하기 위한 메커니즘입니다. 이 서비스는 Digital Recommendations의 동적 전달 방법입니다.
파
페이지 뷰 태그(Page View Tag) (cmCreatePageViewTag)
페이지 뷰 태그는 방문자가 사이트 내에서 페이지 사이를 이동할 때 클릭스트림 데이터를 캡처하는 데 사용됩니다. 이 함수는 Digital Recommendations에서 페이지 컨텐츠 오퍼에 사용할 추가 필드를 전달하는 역할도 합니다.
하
항목(Item)
항목은 카탈로그에 있는 고유한 페이지 또는 요소입니다.
A
A/B 테스트(A/B testing)
사이트 수익 및 전환에 대한 다양한 Digital Recommendations 설정의 영향을 판별할 수 있도록 A, B, C 및 D 분할 테스트를 실행하는 도구입니다. A/B 테스트를 사용하여
비즈니스 규칙, 사이트 구역 위치(폴더 위 또는 아래)와 특정 사이트 구역에 전달되는 권장사항 수를 테스트할 수 있습니다.
C
cmDisplayRecs
페이지에서 cmPageRecRequest 또는
cmElementRecRequest 호출 목록 바로 다음에 와야 하는 JavaScript 함수입니다.
이 호출이 수신되면
Digital Recommendations 서비스가 개인화 알고리즘을 처리하고
중복 항목을 제거하여 최종 권장사항 세트를 페이지에 있는 클라이언트의 구역 채우기 함수에 전달합니다.
cmElementRecRequest
요소 컨텐츠 권장사항을 요청하는 JavaScript 함수입니다. cmElementRecRequest의 매개변수는
구역 ID, 대상 요소 ID, 대상 카테고리 ID 및 Randomize 함수입니다.
cmPageRecRequest
페이지 컨텐츠 권장사항을 요청하는 JavaScript 함수입니다. cmPageRecRequest의 매개변수는
구역 ID, 대상 페이지 ID, 대상 카테고리 ID 및 Randomize 함수입니다.
cmSetSegment
방문자가 연관된 세그먼트 또는 그룹을 식별하는 JavaScript 함수입니다.
E
eluminate.js
Digital Recommendations 개인화 쿠키의 작성과 관리,
cmPageRecRequest, cmElementRecRequest, cmDisplayRecs 함수의 실행을 처리하는
Digital Recommendations 라이브러리 파일입니다.
이 파일은 로컬로 호스팅된 Digital Analytics 라이브러리를 사용하는 해당 클라이언트에만 제공됩니다.
이 파일은 Digital Analytics가 호스팅한 라이브러리를 사용하는 클라이언트에는 제공되지 않습니다.