Marketing Cloud パーソナライゼーションレシピで 15 ドル未満の商品のレコメンデーションを除外するには、除外要素を活用する必要があります。この強力な機能により、特定の商品を提案から除外する基準を指定し、レコメンデーションをきめ細かく制御できます。
排除成分の働きは次のとおりです。
* 除外基準の定義：レシピ内で、マーケターは推奨セットから商品を除外する特定の基準を定義できます。この場合、除外基準は「価格が
15ドルです。
* おすすめのフィルタリング：レシピがおすすめを生成する際、「除外」成分によって、定義された基準を満たす商品が除外されます。これにより、最終的なおすすめには15ドル以上の商品のみが含まれるようになります。
* 柔軟性：様々な商品属性やディメンションに基づいて除外を設定できるため、レコメンデーションを柔軟にカスタマイズできます。これにより、マーケターはキャンペーンの目標や顧客の嗜好に合わせた、高度にターゲットを絞ったレコメンデーションを作成できます。

Salesforce Marketing CloudのInteraction Studio（旧Evergage）において、「レシピ」とはパーソナライズされたレコメンデーションのための事前構築された設定です。これらのレシピは、様々な種類の「材料」を用いて、どのアイテムをレコメンデーションするかを決定します。正しい選択肢を詳しく見ていきましょう。
A: カタログベースとトレンド
* 検証済み: これは、Interaction Studio レシピで使用される材料の一種です。
* 説明：
* カタログベース：この要素は、商品カタログまたはコンテンツカタログのデータを活用します。以下のような様々なカタログ属性に基づいてアイテムをレコメンデーションできます。
* カテゴリ: ユーザーが閲覧または操作したアイテムと同じカテゴリまたは関連カテゴリのアイテムを推奨します。
* 属性: ユーザーが興味を示したアイテムと特定の属性 (色、ブランド、サイズなど) を共有するアイテムを推奨します。
* キーワード: ユーザーの行動から得られたキーワードと一致する説明またはメタデータを持つアイテムを推奨します。
* トレンド: この要素では、カタログ内のアイテムの全体的な人気またはトレンド状態が、多くの場合特定の期間内(「過去 7 日間のトレンド」など)で考慮されます。
* Salesforce Marketing Cloud リファレンス:
* Interaction Studio レシピ:Interaction Studio のドキュメントでは、さまざまなレシピ タイプとそれらで使用される材料について説明します。
B: 推奨事項
* 検証済み: これは、さまざまなアルゴリズムに基づいて推奨事項を生成する成分を網羅する広範なカテゴリです。
* 説明：
* 推奨アルゴリズム:Interaction Studio は、次のようなさまざまなアルゴリズムを使用して推奨を生成します。
* 協調フィルタリング: 類似のユーザーが気に入ったり、やり取りしたアイテムを推奨します。
* コンテンツベースのフィルタリング: ユーザーが興味を示したアイテムとコンテンツまたは属性が類似するアイテムを推奨します。
* ユーザー親和性: 過去のインタラクションから計算された、特定のカテゴリ、ブランド、または属性に対するユーザーの全体的な親和性に基づいてアイテムを推奨します。
* 注:「レコメンデーション」はより一般的な用語です。具体的なレコメンデーションの構成要素には、「ユーザーとアイテムの親和性」、「アイテム間の類似性」といった名称が付けられる場合もあれば、アルゴリズム名を直接使用する場合もあります。
C: 共起
* 検証済み: これは、頻繁に閲覧または一緒に購入されるアイテムに重点を置いた特定のタイプの推奨要素です。
* 説明：
* 共起ロジック：この要素は、同じセッションまたは短期間で頻繁に閲覧または購入されるアイテムを特定します。ユーザーがアイテムAに興味を持っている場合、他のユーザーが両方のアイテムを同時に頻繁に操作しているため、アイテムBにも興味を持つ可能性が高いことを示唆します。
* 例:
* 「この商品を購入したお客様は、次の商品も購入しています...」
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