年齢と興味のためのAmazonの推奨事項をフィルタリングするためのヒント

Amazonの推奨のフィルタリングを理解します

Amazonの推奨事項は、コンテンツベースのフィルタリングやコラボレーションフィルタリングなど、洗練されたアルゴリズムを通じて生成されます。コンテンツベースのフィルタリングは、製品属性に基づいて、ユーザーが以前に興味を示したものと同様のアイテムを提案することに焦点を当てています。共同のフィルタリングレバレッジは、多様で驚くべき製品を推奨するために、同様の好みを持つユーザーの購入と行動を活用します。一緒に、これらのアプローチは高度にパーソナライズされたショッピングエクスペリエンスを作成しますが、時には年齢や興味のような特定のニーズと完全に整合していない場合があります。

Amazon設定を使用して推奨事項をフィルタリングします

Amazonは、好み、年齢、関心に応じて推奨に影響を与えてフィルタリングするための組み込みのツールを提供します。 1つの出発点は、Amazonアカウントを介して推奨設定を管理することです。
- 「推奨事項を改善する」というオプションがあります。ここでは、そのような種類の推奨事項が多かれ少なかれ必要な場合にAmazonに知らせるためにアイテムを確認できます。
- 閲覧履歴からアイテムを削除したり、推奨事項に影響を与えたくない履歴を購入できます。
- 子供のプロフィールの場合、Amazonでは、特定のブラウジングと推奨機能をオフにし、特定の種類のコンテンツを制限するためにWeb設定を調整できます。

##年齢別の推奨事項のフィルタリング

年齢ごとに直接フィルタリングすることは、Amazonの標準消費者インターフェイスのデフォルトのパブリック機能ではありませんが、年齢範囲ごとに製品を近似する方法があります。
-Amazonの検索アルゴリズムによって調整された製品の推奨事項を絞り込むために、「5歳のおもちゃ」や「ティーンエイジャー向けの本」などの年齢範囲を含むカテゴリとキーワード検索を明示的に使用します。
- Amazonの高度な検索とフィルターでは、意図した年齢層(たとえば、「Baby」や「Kids 'Electronics」など)に関連する特定のカテゴリを選択して、その人口統計外のアイテムを除外します。
- Amazon Personalizeとのアプリケーションまたはビジネス統合を開発するユーザーの場合、高度なフィルタリングをプログラムで実装して、カスタムフィルター式を使用して特定の年齢層のアイテムを除外または含めることができます。

##特定の利益への推奨事項を狭める

特定の関心による推奨事項をフィルタリングするには、Amazonの推奨エンジンがあなたの好みをどのように認識するかを形成する必要があります。
- Amazonが過去のユーザー行動に関する推奨事項を重視しているため、閲覧を維持およびキュレートし、主な興味を維持します。
-Amazonの「推奨機能の改善」を使用して、興味のない製品やカテゴリを削除します。
- 検索する際には、正確なフレーズやブールオペレーターなどの高度なキーワード戦略を使用して(および、またはそうでない)、お気に入りのテーマをターゲットにしたり、不要なカテゴリを除外したりします。
- Amazonでより正確なフィルタリングを検索するときに適切な製品カテゴリを選択します(たとえば、一般的な家庭用品ではなく運動財に焦点を合わせて、スポーツ＆アウトドアを選択してください)。
- ビジネスユーザーの場合、Amazon Persolalizeは、関心に関連するフィルターとコンテキストデータ入力を適用して、推奨事項を動的に調整することができます。

##消費者向けの実用的なヒント

- 推奨事項を新鮮で関連性のあるものに保つために、Amazonのアルゴリズムに影響を与える閲覧と購入履歴を定期的にクリアまたは管理します。
-Amazonアカウントダッシュボードの推奨設定を使用して、Amazonが多かれ少なかれ提案すべきアイテムの種類を制御します。
- 複数のユーザーが単一のアカウントを共有している場合、プロファイルをカスタマイズします。 Amazonの家庭では、利益と年齢によって独立して調整できる個別のプロファイルが許可されています。
- Amazonのウィッシュリストとお気に入りを使用して、好みを明示的に信号し、推奨事項をさらに改善するのに役立ちます。

Amazonパーソナライズを介した高度なフィルタリング

パーソナライズされた推奨フィルターをより深く検討している開発者または企業向け：
-Amazonパーソナライズサービスでは、ユーザーがフィルターを適用して以前に購入したアイテムを除外したり、年齢層や関心タグを含むカスタム基準に基づいて結果を制限できます。
- リアルタイムの推奨事項は、API呼び出し中にプログラムでフィルターを適用して、ユーザーの人口統計や好みに合わせて結果をカスタマイズできます。
- フィルターの更新は、イベントトラッキングとともに近接する可能性があり、最新のユーザーアクションに基づいて推奨事項が進化するようにします。
- ユーザーデバイス、場所、時間ベースの条件などのコンテキストデータは、年齢や関心のあるフィルターと一緒に使用して、推奨事項をより関連性の高いものにすることもできます。

＃＃ まとめ

Amazonの推奨事項のフィルタリングと利益のフィルタリングには、Amazonアカウント設定のアクティブな管理、検索フィルターの戦略的使用、および上級ユーザー向けのAmazonパーソナライズAPIをカスタムルールに活用することが含まれます。消費者は、ブラウジングの履歴を調整し、プロファイル固有の設定を使用し、フィードバックツールを使用してAmazonの推奨エンジンを積極的に指導することにより、ショッピングエクスペリエンスを改善できます。企業と開発者は、Amazonの機械学習パーソナライズプラットフォームを介してテーラードフィルタリングソリューションを実装して、年齢または関心のプロファイルによって定義されたセグメントをより適切にターゲットにすることができます。この多層的なアプローチにより、推奨事項がますます関連性が高く、個人的で、適切になるようになります。