연령 및 관심사에 대한 아마존 권장 사항 필터링 팁

Amazon 추천 필터링 이해

Amazon 권장 사항은 컨텐츠 기반 필터링 및 협업 필터링을 포함한 정교한 알고리즘을 통해 생성됩니다. 컨텐츠 기반 필터링은 제품 속성을 기반으로 사용자가 이전에 관심을 보인 항목과 유사한 항목을 제안하는 데 중점을 둡니다. 협업 필터링은 유사한 선호도가있는 사용자의 구매 및 동작을 활용하여 다양하고 때로는 놀라운 제품을 추천합니다. 이러한 접근 방식은 함께 고도로 개인화 된 쇼핑 경험을 제공하지만 때로는 연령이나 관심사와 같은 특정 요구와 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다.

Amazon 설정을 사용하여 필터 권장 사항

아마존은 선호도, 연령 및 관심사에 따라 추천에 영향을 미치고 필터링하는 몇 가지 내장 도구를 제공합니다. 한 가지 시작점은 Amazon 계정을 통해 권장 사항 설정을 관리하는 것입니다.
-``권장 사항 개선 '이라는 옵션이 있습니다. 항목을 검토하여 항목을 검토하여 이러한 종류의 권장 사항을 원한다면 아마존에게 알릴 수 있습니다.
- 권장 사항에 영향을 미치지 않는 브라우징 기록 또는 구매 기록에서 품목을 제거 할 수 있습니다.
- 어린이 프로필의 경우 Amazon은 특정 브라우징 및 권장 기능을 끄고 웹 설정을 조정하여 특정 유형의 컨텐츠를 제한합니다.

연령별 필터링 권장 사항

AGE에 의해 직접 필터링되는 것은 Amazon의 표준 소비자 인터페이스에서 기본 공개 기능이 아니지만 연령대별로 필터링 제품을 근사화하는 방법이 있습니다.
-"5 살짜리 장난감"또는 "십대를위한 책"과 같은 연령대를 포함하여 카테고리 및 키워드 검색을 사용하여 Amazon의 검색 알고리즘에 의해 조정 된 제품 권장 사항을 좁히기 위해 명시 적으로 사용합니다.
- 아마존의 고급 검색 및 필터에서, 의도 된 연령 그룹 (예 : "baby"또는 "kids 'electronics")과 관련된 특정 범주를 선택하여 해당 인구 통계 외부의 항목을 배제하십시오.
- Amazon Personalize와의 애플리케이션 또는 비즈니스 통합을 개발하는 사용자의 경우 고급 필터링을 프로그래밍 방식으로 구현하여 사용자 정의 필터 표현식을 사용하여 특정 연령 그룹의 항목을 제외하거나 포함시킬 수 있습니다.

특정 관심사에 대한 권장 사항이 좁아집니다

특정 관심사로 권장되는 필터링은 Amazon의 추천 엔진을 선호하는 방법을 형성해야합니다.
- Amazon은 과거의 사용자 행동에 대한 권장 사항을 크게 기반으로하므로 주요 관심사를 중심으로 탐색 및 구매 기록을 유지하고 큐 레이트하십시오.
- Amazon의 Â 추천 기능을 사용하여 관심이없는 제품 또는 카테고리를 제거하십시오.
- 검색 할 때 정확한 문구 및 부울 연산자 (및 또는 그렇지 않은)와 같은 고급 키워드 전략을 사용하여 좋아하는 테마를 대상으로하거나 원치 않는 범주를 제외하십시오.
-보다 정확한 필터링을 위해 Amazon에서 검색 할 때 적절한 제품 범주를 선택하십시오 (예 : 일반 가정 품목이 아닌 운동 상품에 중점을 둔“Sports & Outdoors”를 선택하십시오).
- 비즈니스 사용자의 경우 Amazon Personalize는 권장 사항을 동적으로 조정하기위한 관심사와 관련된 필터 및 상황에 맞는 데이터 입력을 적용 할 수 있습니다.

소비자를위한 실용적인 팁

- 권장 사항을 신선하고 관련성있게 유지하기 위해 아마존 알고리즘에 영향을 미치는 탐색 및 구매 기록을 정기적으로 지우거나 관리합니다.
- Amazon 계정 대시 보드의 Â 권장 사항 설정을 사용하여 Amazon이 어느 유형의 항목을 제안 해야하는지 제어하십시오.
- 여러 사용자가 단일 계정을 공유하는 경우 프로파일을 사용자 정의합니다. 아마존 가정은 관심과 연령에 의해 독립적으로 조정될 수있는 별도의 프로필을 허용합니다.
- 아마존의 위시리스트 및 즐겨 찾기를 사용하여 선호도를 명시 적으로 알리고 권장 사항을 더 세밀하게하는 데 도움이됩니다.

Amazon을 통한 고급 필터링

개인화 된 추천 필터를 더 깊이 찾는 개발자 또는 비즈니스의 경우 :
- Amazon Personalize Service를 사용하면 사용자는 필터를 적용하여 이전에 구매 한 품목을 제외하거나 연령 그룹 또는이자 태그를 포함한 사용자 정의 기준에 따라 결과를 제한 할 수 있습니다.
- 실시간 권장 사항은 API 호출 중에 프로그래밍 방식으로 필터를 적용하여 사용자 인구 통계 또는 선호도에 결과를 사용자 정의 할 수 있습니다.
- 필터 업데이트는 이벤트 추적과 거의 동일 할 수 있으므로 최신 사용자 작업을 기반으로 권장 사항이 발전 할 수 있습니다.
- 사용자 장치, 위치 또는 시간 기반 조건과 같은 상황에 맞는 데이터는 연령 및 관심 필터와 함께 사용하여 권장 사항을보다 관련성있게 만들 수 있습니다.

요약

연령 및 관심사로 Amazon 권장 사항을 필터링하려면 Amazon 계정 설정의 활발한 관리, 검색 및 카테고리 필터의 전략적 사용 및 고급 사용자의 경우 Amazon Personatize API를 사용자 정의 규칙으로 활용하는 것이 포함됩니다. 소비자는 브라우징 역사를 조정하고 프로필 특정 설정을 사용하며 피드백 도구를 통해 아마존 추천 엔진을 적극적으로 안내함으로써 쇼핑 경험을 개선 할 수 있습니다. 비즈니스 및 개발자는 Amazon의 머신 러닝 개인화 플랫폼을 통해 맞춤형 필터링 솔루션을 구현하여 연령 또는이자 프로필에 의해 정의 된 세그먼트를 더 잘 대상으로 할 수 있습니다. 이 다층 접근 방식은 권장 사항이 점차 관련성이 높고 개인적이며 적절 해지도록합니다.