Esta é a documentação apenas do Recommendations AI. Para testar a pesquisa de varejo e o console unificado de varejo na fase restrita do GA, entre em contato com a equipe de vendas do Cloud. Se você não quiser usar a pesquisa de varejo, permaneça no console de recomendações até novo aviso.

Se você estiver usando a versão v1beta do Recommendations AI, migre para a versão da API Retail.

Como avaliar o desempenho da recomendação

O Recommendations AI fornece métricas para ajudar a determinar como a incorporação das recomendações está afetando os negócios.

Como visualizar métricas de recomendação

É possível visualizar métricas de resumo do projeto na página Insights de negócios do Console do Recommendations AI. Consulte Métricas de resumo para definições de métricas.

Para métricas específicas da posição, acesse a página "Posição". Clique em um nome de canal e selecione a guia Insights de negócios para ver as métricas dele. Consulte Métricas específicas de canais para definições de métricas.

Definições de métricas

Métricas de resumo

A tabela abaixo apresenta definições das métricas resumidas que o Recommendations AI exibe na página "Business Insights".

Métrica Descrição Detalhes
Receita total A receita total de todos os eventos de compra registrados. Esse valor inclui frete e impostos.
Receita gerada pelas recomendações A receita de eventos de compra que incluem pelo menos um item do catálogo selecionado em um painel de recomendações. Esse valor inclui frete e impostos, além de qualquer desconto aplicado.
Valor médio do pedido (VMP) É o valor médio dos pedidos de todos os eventos de compra. Receita total dividida pelo número de pedidos.
VMP gerado pelas recomendações Valor médio dos pedidos que incluem pelo menos um item selecionado em um painel de recomendações. Receita gerada pelas recomendações dividida pelo número de pedidos com pelo menos um item selecionado em um painel de recomendações.

Métricas específicas de canal

Você pode ver as métricas de uma posição de recomendação específica na página Canal. Para gráficos de métricas, clique no nome do canal e selecione a guia Insights de negócios.

A tabela abaixo fornece definições para métricas específicas da posição.

Métrica Descrição Detalhes
Taxa de cliques (CTR) O número de visualizações de detalhes do produto no painel de recomendações do canal, dividido pelo total de consultas previstas dessa posição. Por exemplo, se o canal aponta para um modelo "Comprados frequentemente" em conjunto, a CTR é o número de páginas de detalhes de produtos visualizadas no painel de recomendações do carrinho de compras dividido pelo número de consultas previstas. na página do carrinho de compras.
Taxa de conversão O número de eventos "Adicionar ao carrinho" no painel de recomendações de uma posição dividido pelo número total de consultas previstas dessa posição. Semelhante à CTR, exceto que, em vez das visualizações de detalhes do produto, a taxa de conversão usa eventos de adição ao carrinho.
Receita gerada pelas recomendações A receita total das recomendações desta posição. É semelhante à receita gerada pelas recomendações para métricas resumidas, mas apenas para este canal.

Para rastrear os cliques do painel de recomendações de um canal, o Recommendations AI alinha as recomendações nas respostas de previsão com eventos de usuário ingeridos. Se um item clicado aparecer nas respostas de previsão do mesmo ID de visitante em uma janela de tempo de uma hora, o clique/compra será tratado como resultado da recomendação.

Esse processo é totalmente automático; Você não precisa configurar nada. No entanto, ao configurar as solicitações de previsão pela primeira vez:

  • Os IDs de visitantes na solicitação de previsão são os mesmos que você usou nos processamentos de eventos.
  • O carimbo de data/hora na resposta de previsão corresponde aproximadamente ao carimbo de data/hora desse evento.

Quando as métricas do Recommendations AI são comparadas ao resultado ideal esperado ou à verdade, os valores podem ser menores, mas as tendências estão alinhadas.

Uma alternativa mais direta ao método acima é usar os tokens de atribuição. Isso requer instrumentação significativa e é recomendado apenas como um caso de uso de rastreamento avançado.