Struktur kategori penjelajahan dan kesetaraan yang sesuai dalam peristiwa penjelajahan secara langsung memengaruhi kemampuan model untuk mempelajari dan mengoptimalkan.
Seimbangkan perincian dan volume traffic
Tugas ini memerlukan:
Struktur kategori terperinci: Model penjelajahan mempelajari perilaku klik dan pembelian yang terkait (melalui peristiwa pengguna) dengan setiap string kategori unik. Jika halaman kategori, seperti Penawaran elektronik, mendapatkan traffic yang besar, model akan memiliki set data yang kaya untuk mengoptimalkan peringkat kategori tersebut. Hal ini membantu model mengumpulkan dan menafsirkan perilaku pengguna (klik, pembelian) secara akurat untuk setiap kategori, sehingga menghasilkan peringkat dan personalisasi yang lebih baik. Hindari nama sebutan umum seperti
productsyang mengurangi sinyal di berbagai kategori.Kedalaman kategori halaman yang dioptimalkan: Kategori yang terlalu terperinci dengan volume traffic rendah dapat menyebabkan performa model yang kurang optimal. Dengan data interaksi pengguna yang tidak memadai, seperti klik dan penambahan ke keranjang, model tidak dapat memberikan peringkat yang dioptimalkan untuk pendapatan secara efektif. Seimbangkan antara taksonomi kategori yang mendetail dan pastikan setiap halaman kategori menghasilkan traffic yang cukup untuk pembelajaran model yang bermakna.
Memastikan kesamaan antara panggilan API dan peristiwa pengguna
Persyaratan teknis penting untuk keberhasilan pelatihan model adalah mempertahankan kecocokan persis antara string pageCategory dalam panggilan API penjelajahan dan peristiwa pengguna penjelajahan yang sesuai. Misalnya, jika pengguna menjelajahi kategori Penawaran elektronik, panggilan API untuk mengambil hasil penjelajahan dan peristiwa pengguna yang dihasilkan harus menggunakan string kategori yang identik, termasuk pemisah >.
Untuk proses pelatihan, model harus menggabungkan permintaan API dengan peristiwa pengguna. Ketidakcocokan juga akan menyebabkan perbedaan dalam pengukuran performa. Penyelarasan ini dipantau di dasbor kualitas data. Jika tidak memenuhi nilai minimum, model Anda tidak dapat mencapai tingkat yang lebih tinggi.
Memantau dan memecahkan masalah rekomendasi
Setelah menyiapkan situs Anda untuk mendapatkan rekomendasi, sebaiknya siapkan pemberitahuan. Lihat Menyiapkan pemberitahuan untuk error prediksi.
Untuk memecahkan masalah error, lihat Memantau dan memecahkan masalah.