自動レコメンドのチューニング

レコメンド方法のうち、ユーザー軸自動レコメンドとアイテム軸自動レコメンドは、
設定を適宜ご変更いただくことでチューニング(重み付け)を行っていただくことができます。

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ユーザー軸自動レコメンドでは、優先する指標を指定していただくことができます。
レコメンドされるアイテムがクリック重視かコンバージョン重視か等、サイト上の行動傾向が似たユーザーの定義をどのようにセレクトしたいかによって設定を変更いただくことで効果が期待できます。

アイテム軸自動レコメンドでは、直近の行動の比率で重み付けすることができます。
サイトの状況によって、サイト訪問ユーザーの直近の行動を強くレコメンドに影響させることが可能です。
たとえば商品の入れ替わりサイクルがはやいサイトの場合や、商品バリエーションが多く、サイト上のユーザーの行動情報から直近の興味対象をレコメンドしたい場合などでは、直近の行動を重視するように設定していただくと効果的です。