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人気上昇中のおすすめリスト

Intelligent Recommendations におけるトレンド リストでは、総売上高、クリック数、発売日、または様々な指標の組み合わせといった情報によってソートされたアルゴリズムチャートを用いて、コンテンツ カタログを閲覧することができます。 さらに、トレンド リストを特定の時間帯や集計範囲に絞り込み、ユーザーに人気のある製品や売れ筋の製品を表示させることができます。 現在、トレンド リストの 3 つの基本タイプをサポートしています。

  • 新しい
  • トレンド
  • 基本

トレンド リストには以下の機能があります:

  • 柔軟なフィルタリング スキーマにより、特定のカテゴリや他のメタデータにリストを絞り込み、関心のあるアイテムに焦点を当てることができます

  • パーソナライゼーションにより、ユーザーの履歴や嗜好に基づき、アイテムの関連性を高め、よりマッチしたものを提供することができます

この記事では、Intelligent Recommendations で使用できるいくつかのトレンド リストのシナリオについて説明します。 これらのシナリオは、ビジネス ニーズに応じて柔軟に変更することができます。

人気グラフは、基本消費量、全体的な人気、または収益に焦点を当てるように調整することができます。 Intelligent Recommendations は、販売数、利用回数、ゲームプレイ回数、コンテンツ滞在時間などの指標に対応しています。

人気商品の例:

  • 最も人気のあるレストラン

  • 女性向けのベストセラーの靴

  • 最も視聴されたビデオや記事

新規および新進リリースグラフでは、さまざまな時間ベースまたは時間と人気ベースのメトリックを使用して、新しいアイテムまたはトレンドアイテムを表示することにより、製品の特定のサブセットを強調表示できます。

人気上昇中アイテムの例:

  • 映画の新作

  • 衣料品の新着

  • 人気上昇中のコート

  • 人気上昇中のミュージック ビデオ

  • このトピックのトレンド記事

参照

結果の微調整
パーソナライズされた推奨リストの使用
品目に基づく推奨リストの提供