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通过选投策略配置,快速搭建推荐场景

在使用控制台创建场景管理之前,需要先了解本功能和通过服务端SDK上报scene_id字段的区别:二者无关联性例如:通过服务端SDK上报scene_id字段后,想在控制台创建场景管理,用来查看通过服务端上报的scene_id=a101的场景情况。则需要在控制台中创建场景id=a101的场景,并且在控制台的选品规则要和通过服务端上报item数据的选品规则一致。注意:通过控制台创建场景管理,会把符合通过控制台创建的选品规则的 所有item数据,其中的scene_id字段末尾加上该场景id。

什么是场景?

​ 场景是我们去按照功能策略、用户心智培育,设置差异化的推荐场景。如首页—基于全部商品的猜你喜欢、频道页—基于固定品类的猜你喜欢、详情页-基于商品详情页的相关推荐。

​ 注:建议您拥有多少个场景(scene_id)均通过控制台进行创建场景,这样才能确保您的每个场景都能使用场景管理中的实验管理等功能。

猜你喜欢和相关推荐的区别

​ 当前版本支持一个实例同时开通猜你喜欢及相关推荐两种服务类型,您可以通过控制台中的场景管理创建不同服务类型的场景。

猜你喜欢:

​ 主要应用于终端用户当前浏览意向不明确时,我们将根据终端用户的长期、短期行为表现出的兴趣进行学习与训练,基于已表现兴趣学习下的同时,综合内容推荐的多样性,达到终端用户兴趣探索与多样展现的效果。常见使用位置:首页、品类页、大促页。

​ 猜你喜欢场景侧重于基于终端用户行为进行推荐,访问推荐接口时无需传入item。

相关推荐:

​ 主要用于当终端用户的兴趣已基本确定时,我们将根据确定的兴趣集中点(某N个商品、某N篇文章)并根据终端用户海量行为计算与分析找到动态关联的推荐内容进行推荐,根据推荐内容之间的属性与特征相关度找到静态关联内容进行推荐。常见使用位置:详情页、购物车页。

​ 相关推荐场景侧重于基于用户指定的item进行推荐,对于物品自身属性的完备性有一定要求,最好有title、content、tag等属性,在获取推荐结果时也可以选择不传入items参数,此时会退化为猜你喜欢场景;

接下来我们以综合型电商业务背景为例,打造一个以“服装品类”为主要售卖商品的推荐专区。

注意:如果想要打造全品类的推荐、其他品类推荐,以及购物车、订单页推荐等,可参考如下类似的搭建流程。

I 点击创建场景

​ 在控制台的业务定制功能栏下,点击-场景管理。

II 输入基本信息及选择推荐服务类型

您可以在当前位置选择本场景为猜你喜欢/相关推荐的服务类型,以及设定场景ID(对应数据规范中的scene_id)等基本信息。

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III 筛选物品,为该场景选择投放的物品

在完成全商品池的类目编排、时效录入等数据上报之后,可进行物品的筛选。数据规范参考:电商型数据规范

此处,我们选择同时满足以下3个条件的商品:

1、物品类型:item(电商行业中只有item类型)2、物品类目:点击下拉框选择相应的类目。3、发布时间<=5天的商品。

创建场景3

IIII 配置运营规则

注意:此处配置的场景运营规则,优先级>在控制台—业务运营—实例运营规则中的全局规则设定,详情见通过实例运营策略提升推荐结果多样性

电商行业

内容、新闻行业

运营规则

商家多样性(根据商家打散)

作者多样性(根据作者打散)

根据类目进行打散

根据频道进行打散

电商一般不需要混排

根据item_type进行混排

1、根据商家打散(避免部分商家流量分配过度集中)

注:建议将窗口大小设置为您的投放页面一屏幕的物品个数+1,最大不超过一屏幕物品个数的1.5倍。可根据实际场景测试体验,修改开关状态打散

2、根据类目打散(避免类目的过度集中)

注:建议将窗口大小设置为您的投放页面一屏幕的物品个数+1,最大不超过一屏幕物品个数的1.5倍。可根据实际场景测试体验,修改开关状态打散2

3、 根据物品类型进行混排

AIrec的混排主要依据item的item_type字段记性操作,您可以指定item_type的混排比例,比如:文章(article)比例50%,图片(image)比例50%。电商行业一般不需要配置混排,下面以内容行业举例混排混排注意:所有类型的占比加和要等于100%

V 结果预览

结果预览注意:预览部分仅用于样式参考,具体每位用户测试推荐结果需要在控制台—推荐测试中获取结果预览

下方灰色框处将看到预览的结果结果预览2

VI确认发布

确认发布

去更新历史中查看进度点击确认发布后预计两个小时可以发布完成更新历史

发布完成后可在控制台—场景管理查看每个场景的详情发布完成后

VII 配置完场景后可以进行推荐测试

12推荐测试

通过场景报表查看场景效果

您可以通过控制台中的场景报表,查看指定场景的效果场景报表