Configurar um recommender
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Iniciar o recommender de produtos do Einstein.
- Usar o Einstein Configurator (Configurador do Einstein) para configurar um recommender.
Para criar recommenders, você usa a ferramenta Configurator (Configurador). A ferramenta Configurator (Configurador) controla a estratégia (algoritmo) que as recomendações de produtos do Einstein utilizam para gerar a lista de produtos. Quando a loja (virtual) renderiza a lista final de produtos recomendados, eles estão na ordem ideal, conforme definido por sua estratégia e regras.
Veja a seguir como configurar um recommender que recomenda mais produtos da mesma marca.
Neste módulo, pressupomos que você é um anunciante do B2C Commerce com as devidas autorizações para executar essas tarefas. Se você não for um anunciante de B2C, tudo bem. Continue lendo para saber como seu anunciante executa essas etapas. Não tente seguir as etapas no Trailhead Playground. Essa funcionalidade não está disponível no Trailhead Playground.
- Em um navegador da Web, acesse Einstein Configurator (Configurador do Einstein). O acesso ao configurador requer permissões fornecidas pelo seu administrador do B2C Commerce.
- Faça login na ferramenta Configurator (Configurador).
- Clique na guia Recomendações do site.
- Clique em Novo recommender.
- Selecione seu site.
- Selecione um tipo de recommender: Product to Product (Produto a produto).
- Digite o nome do recommender (que tem o formato produto-relacionado-marca-x) e clique em OK. Certifique-se de que o nome seja exclusivo para o site e tenha menos de 100 caracteres. Ele pode conter letras, hifens e sublinhados (sem espaços).
- Clique na guia General (Geral), no painel esquerdo, e insira esses valores.
- Descrição: Produtos relacionados com a mesma marca.
- Maximum number of recommendations (Número máximo de recomendações): 4. (Esse campo nem sempre está disponível.)
- Selecione dois produtos para aparecer no topo da lista.
- Descrição: Produtos relacionados com a mesma marca.
- Clique na guia Estratégias (1).
- Cada linha da tabela é uma estratégia, e está por ordem de prioridade. (Essa guia nem sempre está disponível.)
- Clique em Adicionar estratégia (2). Essa ação cria uma nova linha na parte inferior da tabela.
- Selecione a estratégia: Algoritmo de afinidade de produtos, e clique em Salvar.
- Clique na guia Regras.
Aparece uma tabela vazia com até duas colunas.
- Clique na guia Rules (Regras).
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Se o comprador vir isso: Essa coluna aparece quando você cria regras para o tipo Produto a produto. Especifique um campo de ancoragem e o valor do campo de ancoragem. As âncoras ajudam a restringir a pesquisa a um produto ou catálogo específico.
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Recomendar produtos de acordo com os seguintes critérios: Esta coluna aparece para todos os tipos de recommender. Especifique uma ação, campo e valor de campo.
- Clique em Adicionar regra.
- Selecione o campo de ancoragem If the shopper sees this (Se o comprador vir isso) (Brand (Marca)) e o valor de ancoragem (Brand-X (Marca-X)).
- Selecione a ação: Mostrar.
- Para os critérios de produtos recomendados, selecione o campo (Marca) e o valor (Marca-Y).
Você não pode alterar o nome de um recommender, mas pode criar um recommender com um nome diferente e excluir o antigo.
Visualizar um recommender
À medida que você adiciona, exclui ou muda a ordem de suas estratégias ou regras, é possível visualizá-las para ver como as mudanças afetam as recomendações.
- Abra o Configurador.
- Selecione um recommender.
- Clique na guia Visualização.
- Para um recommender Produtos em uma categoria, especifique uma âncora de categoria (ID de categoria).
- Para um recommender Produto a produto, especifique uma âncora de produto (ID de produto).
- Outros tipos de recommenders não requerem uma âncora quando visualizados.
- Clique em Ir. Você vê uma lista de produtos retornados pelo recommender.
Avançar
Nesta unidade, você aprendeu a configurar recommenders no Configurator (Configurador). Em seguida, aprenda a trabalhar com um desenvolvedor em um modelo com ISML para que os compradores vejam as recomendações de produtos personalizadas na sua loja (virtual).