これは、Recommendations AI、Retail Search、新しい Retail コンソールに関するドキュメントです。制限付き一般提供フェーズで Retail Search を使用するには、Cloud 営業担当者にお問い合わせください

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モデルのタイプ

このページでは、Retail API が提供するレコメンデーション モデルについて説明し、デフォルトのサービス提供構成と最適化目標、使用可能なカスタマイズ機能、サポートされているイベントタイプについて説明します。

はじめに

Retail API に登録する際、Retail サポートと連携して、サイトで使用するのに最適なレコメンデーション モデルとカスタマイズを決定します。使用するモデルとカスタマイズは、自身のビジネスニーズ、生成されたレコメンデーションを表示する場所によって異なります。

Retail API からレコメンデーションをリクエストするときは、placement リソースにサービス提供構成値を指定します。(サービス提供構成に対する placement リソースの使用の詳細およびプレースメントのサポートについては、[serving configurations][configs] をご覧ください。プレースメントは、以前は Retail API でモデルを配置するために使用していました。)サービス提供構成により、レコメンデーションを返すのに使用するモデルが決まります。結果をフィルタすることもできます。

利用可能なレコメンデーション タイプ

Retail API には次のレコメンデーション モデル タイプがあります。

関連商品のおすすめ

「関連商品のおすすめ」レコメンデーションでは、ユーザーが次に関心を持つか、交換する可能性が特に高い商品が予測されます。この予測は、ユーザーのショッピング履歴および閲覧履歴と、現在の指定された商品と候補の商品との関連性に基づいています。

デフォルトの最適化目標: クリック率

デフォルトのサービス提供構成: なし

利用可能なカスタマイズ:

サポートされているユーザー イベント タイプ:

よく一緒に購入される商品(ショッピング カートの拡大)

「よく一緒に購入される商品」レコメンデーションでは、同じショッピング セッション内の特定の商品について、よく一緒に購入される商品が予測されます。商品のリストが表示されると、その商品リストでよく購入される商品を予測します。

このレコメンデーションは、ユーザーが特定の商品(または商品のリスト)を購入する意向をすでに示していて、代替品ではなく補完品をおすすめしたい場合に便利です。このレコメンデーションは通常、「カートに追加」ページ、または「ショッピング カート」や「レジストリ」ページに、ショッピング カートの拡張のために表示されます。

デフォルトの最適化目標: 注文あたりの収益

デフォルトのサービス提供構成: なし

利用可能なカスタマイズ:

  • 多様化を追加(サポートされていますが非推奨です)

サポートされているユーザー イベント タイプ:

あなたへのおすすめ

「あなたへのおすすめ」レコメンデーションでは、ユーザーのショッピング履歴や閲覧履歴、タイムスタンプなどのリクエストのコンテキスト情報に基づいて、ユーザーが次に関心を持つか、購入する可能性が特に高い商品が予測されます。このレコメンデーションは通常、ホームページで使用されます。

「あなたへのおすすめ」機能はカテゴリページでも役立ちます。カテゴリページはホームページに似ていますが、そのカテゴリのアイテムのみを表示する点が異なります。これを実現するには、フィルタタグを持つ標準の「あなたへのおすすめ」モデルを使用します。たとえば、カスタマイズしたフィルタタグ(カテゴリページに対応)をカタログのアイテムに追加できます。予測リクエストを送信するときは、ユーザー イベント オブジェクトを category-page-viewとして設定し、特定のカテゴリページのタグを filter フィールドに指定します。リクエストされたフィルタタグに一致するレコメンデーションの結果のみが返されます。このユースケースでは、多様化を無効にする必要があります。多様化はカテゴリベースのフィルタタグと競合するためです。

デフォルトの最適化目標: クリック率

デフォルトのサービス提供構成: なし

利用可能なカスタマイズ:

サポートされているユーザー イベント タイプ:

似ている商品アイテム

「似ている商品アイテム」のレコメンデーションでは、対象商品とほぼ同じ属性を持つ他の商品が予測されます。このレコメンデーションは通常、商品の詳細ページや在庫切れの場合に使用します。商品カタログの情報のみが必要です。ユーザー イベントは必要ありません。似ている商品アイテムのモデルは調整できません。

デフォルトの最適化目標: クリック率

デフォルトのサービス提供構成: なし

利用可能なカスタマイズ: なし

サポートされているユーザー イベント タイプ:

最近表示したダッシュボード

「最近表示したもの」レコメンデーションは、実際にはレコメンデーションではありません。ユーザー / 訪問者が最近操作した商品の ID を、最新の商品を先頭にして提示します。

デフォルトの最適化目標: なし

デフォルトのサービス提供構成: recently_viewed_default

利用可能なカスタマイズ: なし

サポートされているユーザー イベント タイプ:

すべて

最適化の目標

機械学習モデルは、特定の目的に合わせて最適化するために作成されます。その特定の目的によって、モデルの作成方法が決定されます。各モデルにはデフォルトの最適化目標が設定されていますが、サポート担当者に連絡して、自身のビジネス目標をサポートするような、別の最適化目標をリクエストすることもできます。

モデルをトレーニングした後は、最適化の目標を変更できません。別の最適化目標を使用するには、新しいモデルをトレーニングする必要があります。

Retail API は、次の最適化目標をサポートします。

クリック率(CTR)

クリック率の最適化はエンゲージメントを重視します。ユーザーがレコメンデーションを操作する可能性を最大化したい場合は、クリック率を最適化する必要があります

クリック率は、「関連商品のおすすめ」「あなたへのおすすめ」のレコメンデーション モデル タイプ向けのデフォルトの最適化目標です。

注文あたりの収益

注文あたりの収益の最適化目標は、「よく一緒に購入される商品」レコメンデーション モデルタイプ向けのデフォルトの最適化目標です。この最適化目標は、他のレコメンデーション モデル タイプには指定できません。

コンバージョン率(CVR)

コンバージョン率の最適化は、ユーザーがおすすめされた商品をカートに追加する可能性を最大化します。セッションあたりのカートへのアイテム追加数を増やしたい場合は、コンバージョン率を最適化します。

高度なモデル構成オプション

モデルタイプによっては、モデルの動作を変更するために使用できる、その他のモデル構成オプションがあります。

調整の設定

調整を行うと、時間の経過に伴い入力データが変更され、モデルのトレーニングが最適な状態に保たれます。モデルを 3 か月ごとに自動的に調整するように設定するか、手動での調整のみを選択します。モデルは、作成後に 1 回、自動的に調整されます。詳細

調整の費用の詳細については、料金をご覧ください。

使用可能なサービス提供構成とモデル

モデルから予測をリクエストするには、そのモデルに対して少なくとも 1 つのサービス構成を作成する必要があります。詳細については、サービス構成の作成をご覧ください。

自身のモデルは、[モデル] ページで確認できます。モデル名をクリックすると詳細ページが開き、モデルに関連付けられたサービス提供構成を確認できます。