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Trending-Empfehlungslisten

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Trendlisten in den Intelligent Recommendations ermöglichen das Durchsuchen eines Inhaltskatalogs anhand von algorithmischen Diagrammen, die nach Informationen wie Gesamtumsatz, Summe der Klicks, Veröffentlichungsdatum oder einer Kombination verschiedener Kennzahlen sortiert sind. Sie können Trendlisten auf bestimmte Zeitfenster und Aggregationen einschränken, um den Benutzern die beliebtesten oder meistverkauften Produkte anzuzeigen. Wir unterstützen derzeit drei Basistypen von Trendinglisten:

  • Neu
  • Aktuelle Themen
  • Beliebteste

Trending-Listen bieten die folgenden Funktionalitäten:

  • Flexibles Filterschema, sodass Sie Listen nach bestimmten Kategorien oder anderen Metadaten filtern und sich auf Artikel von Interesse konzentrieren können

  • Personalisierung, damit Sie die Relevanz des Elements erhöhen und eine bessere Übereinstimmung auf der Grundlage der Historie oder der Vorlieben eines Benutzers vorschlagen können

Dieser Artikel beschreibt verschiedene Szenarien von Trendlisten, die Sie in Intelligent Recommendations verwenden können. Diese Szenarien sind flexibel, sodass Sie sie entsprechend Ihren geschäftlichen Anforderungen ändern können.

Sie können ein Popular-Diagramm erstellen, das sich auf den Grundverbrauch, die allgemeine Beliebtheit oder den Umsatz konzentriert. Intelligent Recommendations unterstützen Metriken wie Verkaufszahlen, Nutzungszahlen, Anzahl der Spiele, mit Inhalten verbrachte Zeit und mehr.

Beispiele für beliebte Produkte:

  • Beliebteste Restaurants

  • Meistverkaufte Schuhe für Frauen

  • Meist angesehene Videos oder Artikel

Mit dem Diagramm Neue und steigende Veröffentlichungen können Sie eine bestimmte Untergruppe von Produkten hervorheben, indem Sie verschiedene zeitbasierte oder zeit- und popularitätsbasierte Metriken verwenden, um neue oder trendige Elemente anzuzeigen.

Beispiele für trendige Elemente:

  • Neuerscheinungen bei Filmen

  • Neuankünfte bei Bekleidung

  • Trending Mäntel

  • Trending Musikvideos

  • Aktuelle Artikel zu diesem Thema

Siehe auch

Feinabstimmung der Ergebnisse
Personalisierte Empfehlungslisten verwenden
Element-basierte Empfehlungslisten bereitstellen