제품 추천 FAQ

아티클
02/08/2024

이 도움말에서는 제품 추천 또는 그 결과와 관련된 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 프로세스 및 도구에 대한 정보를 제공합니다.

모범 사례

제품 마스터와 변형의 개념을 활용하는 것이 매우 중요합니다. 상위 제품 마스터에 대한 변형의 합리적인 그룹화는 목록 알고리즘과 서비스가 더 나은 모델을 만드는 데 도움이 됩니다. 또한 이 서비스는 밀접하게 관련된 모든 변형을 목록에 넣는 대신 제품의 한 인스턴스만 제공할 수 있습니다. 밀접하게 관련된 변형을 모두 목록에 넣으면 오류가 있거나 중복된 결과가 발생할 수 있습니다.

내 추천 목록에 제품이 누락된 이유는 무엇입니까?

일반적으로 제품 추천 목록에 항목이 누락된 경우 제품 구성 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어 제품 시작 날짜나 종료 날짜가 잘못되었거나 차원이 잘못 구성되었거나 제품이 올바른 채널 분류에 포함되지 않았을 수 있습니다.

인공지능-머신러닝(AI-ML) 기반 추천 목록에 품목이 누락된 경우, 해당 품목이 추천 목록 기준에 맞지 않거나, 추천 목록에 표시할 만큼 구매 거래량이 충분하지 않을 수 있습니다. 그것.

다음 단계를 확인하는 것이 좋습니다.

본사에서 제품 추천이 활성화되어 있는지 확인하세요. 이 서비스를 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 제품 추천 활성화를 참조하세요.
주요 제품 속성이 설정되어 있는지 확인하세요. 예를 들어, 제품 분류는 포함으로 설정되어야 합니다.
새로 분류된 제품의 경우 제품이 새 목록에 표시되기 시작하는 데 최대 3시간이 걸릴 수 있습니다.
제품이 여전히 인기, 베스트셀러, 사람들이 좋아하는 항목 또는 자주 함께 구매하는 항목에 표시되지 않는 경우 해당 제품의 거래가 충분하지 않을 수 있습니다. 이 경우 추가 트랜잭션이 발생할 때까지 기다리거나, 기본 추천 목록 매개변수를 업데이트하거나, 수동 개입을 사용하여 추천 제품 목록 결과를 수정할 수 있습니다. 추천 매개변수에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 상품 추천 결과 관리를 참조하세요.
제품이 목록의 추천 기준을 충족하는지 확인하세요. 상품 추천 매개변수에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 상품 추천 결과 관리를 참조하세요.

잘못된 추천 결과가 반환되는 것을 방지하려면 어떻게 해야 하나요?

추천 목록은 결과를 생성하기 위해 많은 양의 트랜잭션이 필요합니다. 따라서 사용자가 전체 과거 거래 데이터를 제공하는 것이 중요합니다.

또한 거래가 없거나 거래가 적은 제품은 일반적으로 좋아요 또는 자주 함께 구매하는 제품이 없습니다. 검색결과에는 나타나지 않으며 인기 또는 베스트셀러 추천 목록에는 나타나지 않습니다. 이러한 상황은 아주 새로운 제품이나 구매 횟수가 적은 오래된 제품의 경우 종종 발생할 수 있습니다. 인기 있는 신상품은 이 문제를 쉽게 극복할 수 있습니다.

다음 단계를 따르는 것이 좋습니다.

제품이 해당 목록의 추천 기준을 충족하는지 확인하세요. 제품 추천 매개변수에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 제품 추천 결과 수정을 참조하세요.
제품이 새 제품인 경우 제품 거래가 더 많아질 때까지 추천 목록을 수정하는 것이 좋습니다. 추천 목록 결과를 수정하는 방법에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 제품 추천 결과 관리를 참조하세요.

제품이 해당 목록의 추천 기준을 충족하는지 확인하세요. 상품 추천 매개변수에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 상품 추천 결과 관리를 참조하세요.
제품이 새 제품인 경우 제품 거래가 더 많아질 때까지 추천 목록을 수정하는 것이 좋습니다. 추천 목록 결과를 수정하는 방법에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 제품 추천 결과 관리를 참조하세요.

제품을 제거했는데도 매장에서 계속 볼 수 있나요?

비즈니스 요구가 발생할 경우 알고리즘에 따라 생성된 목록을 조정할 수 있습니다. 그러나 추천 목록에서 제품이 제거된 경우 해당 제품은 매장에서 계속 검색 가능합니다. 상품 추천 결과를 수정하는 방법에 대한 자세한 내용은 AI-ML 기반 상품 추천 결과 관리를 참조하세요.

상점에서 품목이 검색되지 않도록 차단해야 하는 경우 품목 분류 값을 제외로 변경해야 합니다. .