これは Recommendations AI のみ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 と統合された Retail コンソールを試すには、Cloud 営業担当者にお問い合わせくださいRetail Search を使用する予定がない場合は、通知があるまで引き続き Recommendations コンソールを使用してください。

Recommendations AI の v1beta バージョンを使用している場合は、Retail API バージョンに移行してください。

レコメンデーションのパフォーマンスの測定

Recommendations AI は、レコメンデーションを取り入れることにより、ビジネスにどのように影響するかの判断に役立つ指標を提示します。

レコメンデーションの指標を表示する

プロジェクトの概要の指標は、Recommendations AI Console の [ビジネス分析情報] ページで確認できます。指標の定義については、概要の指標をご覧ください。

プレースメント固有の指標については、[プレースメント] ページをご覧ください。プレースメント名をクリックし、[ビジネス インサイト] タブを選択して、その指標を表示します。指標の定義については、プレースメント固有の指標をご覧ください。

指標の定義

概要の指標

次の表は、Recommendations AI が [ビジネス分析情報] ページに表示される概要の指標の定義を示したものです。

指標 説明 詳細
総収益 記録されたすべての購入イベントの総収益。 この値には送料と税金が含まれます。
推薦者が関与している収益 レコメンデーション パネルで選択されたカタログ アイテムを 1 つ以上含む購入イベントの収益。 この値には送料と税金と、適用された割引が含まれます。
平均注文額(AOV) すべての購入イベントの平均注文額。 総収益を注文数で割った値です。
推薦者が関与している AOV レコメンデーション パネルで選択されたアイテムを 1 つ以上含む注文の平均額。 レコメンデーションが関与している収益を、レコメンデーション パネルで選択されたアイテムを少なくとも 1 つを含む注文数で割った値です。

プレースメント固有の指標

特定のレコメンデーションのプレースメントの指標は、[プレースメント] ページで確認できます。指標グラフの場合は、プレースメント名をクリックし、[ビジネス分析情報] タブを選択します。

次の表は、プレースメント固有の指標の定義を示したものです。

指標 説明 詳細
クリック率(CTR) プレースメントのレコメンデーション パネルから表示された商品の詳細ビューの数を、このプレースメントの予測クエリの合計数で割った値。 たとえば、プレースメントが「よく一緒に購入される商品」モデルを指している場合、クリック率はショッピング カートのレコメンデーション パネルから表示された商品詳細ページの数を、ショッピング カート ページの予測クエリの数で割った値になります。
コンバージョン率 プレースメントのレコメンデーション パネルからの add-to-cart イベントの数を、このプレースメントの予測クエリの合計数で割った値。 コンバージョン率は、商品の詳細ビューの代わりに add-to-cart イベントを使用することを除けば、クリック率と似ています。
推薦者が関与している収益 このプレースメントに関するレコメンデーションの総収益。 概要の指標のレコメンデーションが関与している収益と似ていますが、このプレースメントのみを対象としています。

プレースメントのレコメンデーション パネルからクリックを追跡するため、Recommendations AI は、予測レスポンス内のレコメンデーションを、取り込まれたユーザー イベントと連携します。1 時間の枠内で同じ訪問者 ID に対して、クリックされたアイテムが予測レスポンスに表示された場合、そのクリック / 購入はレコメンデーションの結果として処理されます。

このプロセスは完全に自動化されています。何も設定する必要はありません。ただし、予測リクエストを初めて構成する場合は、次の点を確認する必要があります。

  • 予測リクエスト内の訪問者 ID は、イベントの取り込みに使用した訪問者 ID と同じになっている。
  • 予測レスポンスのタイムスタンプは、そのイベントのタイムスタンプとほぼ一致している。

Recommendations AI の指標と理想的な結果、つまり正解(グラウンド トゥルース)を比較した場合、値は低い可能性がありますが、傾向は一致します。

上述の方法に対するより直接的な代替手段として、アトリビューション トークンを使用する方法があります。これには大量のインストルメンテーションが必要であり、高度なトラッキングのユースケースとしてのみ使用することをおすすめします。