开始使用云眼 web 实验推荐

云眼 web 推荐目前不包含在新客户的包装中。它不是开箱即用的解决方案，需要付出很大的努力来配置。如果正在寻找与云眼 Web 实验一起使用的个性化解决方案，客户经理可以帮助您查看工具组合，以找到适合工具。

本主题介绍如何：

• 根据访问者的浏览行为向他们展示他们可能感兴趣的内容或产品
• 为建议选择最佳算法
• 根据建议进行测试和迭代
• 衡量"推荐"广告系列的影响

云眼 web 推荐可以轻松地将推荐添加到网站上的任何页面，并使用统计引擎衡量影响。可以根据选择的算法向访问者介绍产品和内容并衡量结果。

以下是使用云眼 Web 实验建议执行的操作：

• 同时尝试多个建议（布局、算法、标题和展示位置）
• 将建议合并到您在实验中测试的其他视觉更改中
• 创建优化网络推荐广告系列
• 为广告系列设置流量分配，以向一定百分比的访问者展示原始版本或带有建议的版本
• 将您的广告系列定位到桌面或移动访问者
• 修改建议的算法、布局、位置和标题文本
• 按移动和桌面访问者衡量对结果页面和细分的影响
• 使用算法自动提供建议，实现无需干预的投资回报率
• 使用个性化功能手动控制针对更多受众或特别促销活动的消息传递
• 针对特定受众提供有针对性的推荐，可通过个性化提供
• 为特定受众配置不同的建议（布局、算法、标题、展示位置），并通过个性化提供这些建议
• 使用个性化提供的功能来管理、运行和分析营销活动

但是，在开始构建第一个建议实验之前，需要先处理几个任务。本文将引导完成：

• 预设置过程;

• 为实验创建目录和推荐器;

• 配置建议算法并决定其显示位置;

• 预览和验证结果。

请继续阅读以获取更多详细信息。

预设置

在使用云眼 web 推荐之前，必须联系客户经理。他们将帮助进行初始设置，并帮助设置所需的服务包：

• 云眼 web 推荐平台培训

• 云眼 web 推荐扩展培训

• 云眼 web 推荐实验策略培训

• 设计和构建建议实验测试计划

• 构建并启动推荐实验或广告系列

• 自定义结果审核

• 项目管理监督

• 构建和配置建议的扩展（可选）

这些培训大约需要 30 小时才能完成。之后，可以构建自己的建议、实验和广告系列。

创建目录

推荐实验需要一个要向访问者推荐的项目列表。这些项目存储在目录中。创建建议实验时，云眼会要求您分配目录，因此必须先创建该目录。

目录包含哪些内容？这取决于具体业务。例如，零售网站可能包含所有待售商品。B2B公司可能包括博客文章或帮助文章的列表。

若要生成目录，请执行以下步骤：

1. 导航到实施>目录，然后单击创建新目录按钮。

2. 随即显示新建目录窗口。为目录命名并输入描述。

3. 在目录事件框中添加要包含在此目录中的事件和相关标记。

云眼 Web 建议使用标记来确定将显示目录中的哪些字段。应该在此步骤中为每个字段创建一个标签。

4. 将所有事件添加到新目录后，单击创建目录。

5. 要下载目录的 CSV 副本或将其存档，请单击 ...按钮，以显示感兴趣的目录。云眼至少需要 24 小时才能组装它以供下载。

在创建目录时优化运行验证检查，以确保其中列出的项目仍处于活动状态。可能需要将用户代理"优化推荐器"列入白名单，以允许进行此验证检查;否则，云眼将假定目录中的任何项目都无法访问。因此，如果网站在登录后，则应完全关闭验证。 如果网站对每个客户使用自定义定价，请不要收集任何可能对查看同一项目的不同用户显示不同的字段。否则，目录将显示这些项目的信息不一致。 如有疑问，请联系客户支持。

设置推荐器

除了目录之外，推荐实验还需要一个推荐器，该推荐器是逻辑、过滤器和用户输入的组合，用于告诉云眼应该推荐目录中的哪些项目。

已在上一步中设置了目录。若要设置推荐器，请执行以下步骤：

1. 导航到实施>推荐器，然后单击创建新推荐器按钮。

2. 将出现新建推荐器窗口。为新推荐器命名并输入说明。

确保为推荐器指定的名称是唯一的，因为在为实验选择一个推荐器时，所有推荐器（甚至是为其他目录创建的推荐器）都会彼此相邻显示。

3. 从目录下拉菜单中选择希望此推荐器使用的目录。推荐者不会自动使用目录中的所有事件;相反，将特定事件附加到此推荐器以供以后使用。

为推荐器选择目录后，无法将其更改为其他目录。如果想这样做，必须通过创建一个新的推荐器来重新开始。

4. 从"算法"下拉列表中为新推荐器选择要使用的算法。云眼提供四种算法供选择。

5. 选择要用作算法输入的特定目录事件。

6. 如果算法支持提升事件，请在提升事件框中添加所需的事件。

7. （可选）可以添加过滤器以进一步自定义推荐器。

您可以在设置推荐器后更改算法。但是，这样做将删除所有事件和筛选器，并且必须重新开始。

8. 配置完推荐器后，单击"创建推荐器"。

要创建扩展以显示推荐或存档推荐器，请单击推荐人名称旁边的更多。选择相应的菜单项并按照提示操作。

创建筛选器

云眼能够为推荐器添加强大的过滤器。包含筛选器时，云眼会将其应用于算法返回的任何目录项。不符合筛选条件的项目不包括在建议的结果中。

本节介绍如何使用"筛选器"界面从新建推荐器窗口中构建新筛选器。

1. 确定推荐人的默认行为是排他性的还是包容性的。在本例中，"默认行为"描述了在不添加任何筛选条件时推荐器将执行的操作。例如，如果选中默认排除所有建议框，然后不包含任何条件，则推荐器将不返回任何结果：其默认行为设置为排除所有结果，并且它确实这样做了。同样，如果不添加任何条件而取消选中该框，将获得目录中每个项目的列表。
   
   过滤条件将决定哪些结果显示或从建议中排除；将在以下步骤中进行设置。

2. 确定是希望此筛选器包含特定项目还是排除它们，并在此处进行选择。

3. 如果要构建具有多个条件的筛选器，请指定是希望它应用于满足您设置的所有条件的项目，还是应应用于满足其中任何一个条件的项目。

4. 在这里，可以选择希望筛选器评估的值。这些值将反映目录中项目上的字段名称，这些字段是从标签中获取的。从列出的任何值中进行选择，或添加未包含在该列表中的自定义值。

如果选择自定义，则可以键入任何文本固定值。

如果改为选择标签，则可以选择标签所引用的项目。关键项是访问者正在查看的页面，而推荐项是推荐器返回的项目。

这仅适用于使用共同购买或共同浏览算法的情况。协同过滤和常用算法不支持使用关键项，因

5. 选择条件将使用的比较运算符。是否希望这些值彼此相等？一个应该比另一个大吗？这允许您向筛选器添加另一行条件。

筛选器如何使用此行取决于您在步骤 3 中的选择。如果选择任何条件，则只需将一个条件行计算为 true 才能返回匹配项。如果选择了全部，则必须将两者（或添加的任何条件数）评估为 true 才能返回匹配项。

6. 添加条件组按钮会向过滤条件添加全新的条件组。

评估条件组以查找匹配项。如果没有匹配项，推荐器将执行步骤 1 中指定的默认操作。

构建完筛选器后，返回到上述设置推荐器流程中的步骤 8。 :::

预览结果

设置推荐器后，可以在创建实验之前预览它将生成的结果。如果这些结果不是预期的，则可以优化推荐器，直到结果正确为止。

对筛选器或算法的更改不会立即可见。结果最长可能需要 24 小时才能更新。

若要预览结果，请按照以下步骤操作：

1. 导航到"实施*>推荐器"，找到感兴趣的推荐器。然后点击预览器* 按钮；将出现推荐器预览器。

在顶部，将看到一组过去七天网站流量的摘要统计信息：

• 部分建议，即建议少于 10 个的项目，通常是由于缺少数据

• 完整建议，即每个项目有一整套 20 条建议的项目

• 建议项目总数，即上次运行算法时计算的建议行数

2. 在预览项目建议框中，输入 ItemID 以预览在访问者"查看"该项目时向其推荐的其他项目。请注意，这对于根据访问者已经查看过的项目提出建议的算法很有用。对于上下文无关的算法（例如 Popular），更改 ItemID 不会更改输出，因为输出未绑定到任何特定项。

推荐算法

设置建议时，可以从以下四种算法中选择一种：

• 共同浏览：推荐与访问者最近查看的项目类似的项目。例如，如果访问者在当前会话期间查看多个不同的表，则算法会推荐其他表。
• 共同购买：向访客以前购买过的产品推荐补充产品。例如，如果访客购买了一张桌子，则此算法会推荐椅子。
• 协同筛选： 根据用户和其他类似用户的组合浏览历史记录进行推荐。此算法为每个用户推荐不同的项目，但在单个用户的查看体验期间保持一致。例如，“您浏览了与这组网站访问者类似的产品，他们倾向于喜欢它们。
• 热门：在主页上推荐人群收藏夹。使用它向新访客介绍畅销商品。例如，“其他访问者最常查看或购买的商品”。

建议每 24 小时生成一次，因此目录信息可能最多过期 24 小时。

请记住，共同浏览算法对查看商品的顺序敏感，而共同购买算法则不敏感；相反，它只询问项目是否被同一个人查看过。

算法的类型

建议算法将始终生成（项目、 relevancy_strength ）对的有序列表。这些列表通常包含 20 个结果。云眼的推荐算法使用过去访问者的集体行为来得出他们的结果。但是，每种算法类型的输入是不同的：

• 基于访客的算法只关心访客 ID ，并根据每个访客的特定观看历史进行推荐。无论访问者在哪个页面上，结果都是相同的;但是，将专门为每位访客生成建议。示例是最近查看的和协作过滤算法。

• 基于项目的算法只对访问者正在查看的页面感兴趣。每个访客的结果都相同，但应因项目而异。这些通常被描述为"类似项目"或"喜欢这个的人也喜欢"。示例是共同购买和共同浏览算法。

• 全局算法不关心当前访问者或页面。这些通常出现在高级页面（例如，主页）上，它们被描述为"我们最受欢迎的选项"或"查看这些畅销书"。对于新的云眼 Web 推荐用户来说，这可能是一个开始的好地方，但由于结果不是个性化的，它可能不适合所有应用程序。示例包括流行度算法，该算法按查看次数、点击次数、购买次数或您用于推荐器的任何事件的降序显示项目。

将输入视为查找建议输出的键 - 基于访问者的算法将访客 ID 作为输入键，而基于项目的算法将使用项目 ID 。全局算法根本不需要密钥。

同样，可以将输出视为目标。在基于项目的推荐器中，键和目标都将是项目 ID ;在基于访问者的推荐器中，键将是访问者 ID ，目标将是项目 ID。

当你实验和比较算法时，只有比较苹果和苹果才有意义。将共同浏览算法与流行度算法进行比较是没有意义的，因为它们使用完全不同的信息。更有用的实验方法是调整输入事件和后置过滤器。

建议术语表

虽然您可能熟悉建议使用的大多数概念和技术（如过滤器、算法和唯一 ID ），但有一些概念和技术未被任何其他云眼功能引用，并且对您来说可能是新的：

• 目录：可显示在访问者推荐中的所有项目的集合。

• 事件：优化使用访客事件（例如产品页面浏览量）来构建目录。此外，事件用于生成建议，作为用于对与用户或其他项目相关的不同项目进行评分的信号。

• 项目：可以推荐给访问者的任何独特产品、内容或其他实体，以及与之关联的所有相关元数据。对于零售客户，商品几乎总是对应于特定产品，但商品也可以是其他上下文中的网站或 URL 。项目基于唯一 ID ;根据定义，共享唯一 ID 的任何目录列表都是同一项目。不同的页面可能具有不同的标记集，并表示不同的项目类型。

• 推荐器：以下组合：

  • 一种算法
  • 该算法的特定输入，以及要应用的任何业务逻辑筛选器

推荐器本质上是从访问者那里获取输入，通过算法和过滤器运行它，并输出一组建议，然后向访问者显示。