Recommendations AI の特長と機能

Recommendations AI を使用すると、機械学習、システム設計、運用に関する高度な専門知識がなくても、高品質なカスタマイズされた商品レコメンデーション システムを構築できます。ウェブサイトのカタログ商品とユーザーの行動を活用して、Recommendations AI は自身の会社に特化したレコメンデーション モデルを構築します。次に、他のカタログ商品のレコメンデーションをリクエストしてユーザーに表示できます。

レコメンデーションの機械学習モデルを構築するには、Recommendations AI に 2 つの情報のセットが必要です。

  • 商品カタログ: お客様に販売する商品の情報。これには、商品名、商品説明、在庫状況、価格などが含まれます。

  • ユーザー イベント: ウェブサイト上でのユーザーの行動。これには、特定のアイテムを検索、表示、購入するユーザー、商品のリストをユーザーに表示するウェブサイトなどが含まれます。

Retail API

Retail API には、次の 2 つのタスク機能があります。

  • データの取り込み: ウェブサイトの商品カタログ情報とユーザー イベント ログをアップロードして管理できます。Recommendations AI はこの情報を使用して、レコメンデーション モデルをトレーニングし、更新します。

  • 予測: 商品カタログとユーザー イベントログに基づいてレコメンデーションをリクエストできます。

ウェブサイトに Recommendations AI を実装するプロセスの詳細については、Recommendations AI の実装をご覧ください。