アトリビューション トークン

このページでは、アトリビューション トークンを使用してレコメンデーションのパフォーマンスを時間の経過とともに向上させる方法について説明します。

アトリビューション トークンは、Recommendations AI によって生成され、予測リクエストごとに返される一意の ID です。これにより、Recommendations AI がユーザーの操作とレコメンデーションを相互に関連付け、収益とコンバージョン率の指標を提供できます。

ユーザー イベントへのアトリビューション トークンの追加はオプションです。アトリビューション トークンを指定しない場合、Recommendations AI は訪問者 ID とタイムスタンプに基づいて、予測レスポンスと取り込まれたユーザー イベント内のレコメンデーションを整列させることで、アトリビューション トークンを近似します。詳細

レコメンデーション トークンの仕組み

predict メソッドから返される各レコメンデーションには、レスポンスの本文に一意の attributionToken が含まれます。例:

{
  "results": [{"id": "352"}, {"id": "456"}],
  "attribution_token": "abc123"
}

Recommendations AI のレコメンデーションに基づいてウェブサイトに表示される商品は、ユーザーがレコメンデーション プロダクトを操作するときに、レコメンデーションからアトリビューション トークンを返す必要があります。（ビュー、カートへの追加のクリックなど）。このフィードバック ループを使用すると、Recommendations AI が、レコメンデーションがビジネスに与える影響に関する情報を提供できるようになります。詳細については、Recommender のパフォーマンスの測定をご覧ください。

アトリビューション トークンを返す方法

アトリビューション トークンを返すには、ユーザーがおすすめ商品で行ったすべてのアクションを記録するユーザー イベントにアトリビューション トークンを含めます。おすすめ商品に対してユーザーが実行できるアクションは、ウェブサイトのデザインによって異なります。一般的なアクションには、商品をお気に入りリストに追加する、詳細ビューをリクエストする、ショッピング カートに追加する、1 クリックで購入をする、などがあります。

アトリビューション トークンを返すには、まずウェブサイトのレコメンデーションパネルに表示されるように商品と関連付けておく必要があります。一般的な方法としては、レコメンデーションパネルで実行できるアクションに関連付けられたすべての URL にそれを追加します。例:

https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123

その後、ユーザーがレコメンデーション パネルで商品を操作すると（ユーザー イベントが生成されます）、アトリビューション トークンを URL リンクから解析して、その操作のためにレコメンデーション AI に送信するユーザー イベントに挿入できます。

たとえば、ユーザーへの商品の表示に関する予測をリクエストするとします。Recommendations AI は、おすすめのカタログ ID のセットと、関連するアトリビューション トークンを返します。

{
  "results": [{"id": "352"}, {"id": "456"}],
  "attribution_token": "abc123"
}

ウェブサイトのレコメンデーション パネルでレコメンデーション アイテムが表示され、レコメンデーションパネルに予測ごとに返されたアトリビューション トークンが各 URL とともに表示されます。ユーザーがおすすめの商品をクリックして、その商品の詳細ビューを表示したときに、クリックを記録する detail-page-view ユーザー イベントとともにアトリビューション トークンを含めます。ユーザー イベントは、次の例のようになります。

{
  "eventType" : "detail-page-view",
  "visitorId": "visitor1",
  "userInfo": {
    "userId": "user1"
  },
  "attributionToken": "abc123",
  "productDetails": [{
    "product": {
      "id": "123"
      "priceInfo": {
         "originalPrice": 49.00,
         "price": 44.00,
         "currencyCode": "USD"
      }
    }
  }]
}

レコメンデーションに基づいて表示された商品をユーザーが操作し、その操作のユーザー イベントによるアトリビューション トークンを含めると、Recommendations AI はその情報を使用して評価を行います。

たとえば、ユーザーがレコメンデーション パネルで商品を確認し、レコメンデーションパネルを使ってその商品をほしいものリストに追加し、商品の詳細ビューも得るとします。レコメンデーション パネルから生成されるユーザー イベント（リストに追加と詳細ページビュー）の両方にアトリビューション トークンを含める必要があります。

次に、同じユーザーが詳細ビューからこの商品をカートに追加したとします。アトリビューション トークンはレコメンデーション パネルではなく、詳細ビューから取得されたため、この場合はアクションにアトリビューション トークンを含める必要はありません。同様に、ユーザーが商品を直ちに購入したものの、レコメンデーション パネルから直接購入したわけではない場合は、購入イベントとともにアトリビューション トークンを返すメリットはありません。

次のステップ

• レコメンデーションのパフォーマンスを測定する。
• 詳しくは、ユーザー イベントを記録する方法をご覧ください。