Розуміння рекомендацій Amazon фільтрування
Рекомендації Amazon генеруються за допомогою складних алгоритмів, включаючи фільтрацію на основі контенту та спільну фільтрацію. Фільтрування на основі вмісту фокусується на запропонованому елементам, подібними до тих, хто користувач раніше виявляв інтерес, на основі атрибутів продукту. Спільна фільтрування використовує покупки та поведінку користувачів з подібними уподобаннями, щоб рекомендувати різноманітні, а іноді і дивовижні продукти. Разом ці підходи створюють високопоставлений досвід покупок, але вони іноді можуть бути широкими або не ідеально узгоджуватися з конкретними потребами, такими як вік чи інтереси.
Використання налаштувань Amazon для фільтрації рекомендацій
Amazon надає кілька вбудованих інструментів для впливу та фільтрування рекомендацій відповідно до ваших уподобань, віку та інтересів. Однією з початкових пунктів є управління налаштуваннями рекомендацій через ваш обліковий запис Amazon:
- Існує варіант під назвою â удосконалити свої рекомендації, де ви можете переглянути предмети, щоб повідомити Amazon, якщо ви хочете більше або менше таких рекомендацій.
- Ви можете видалити предмети з історії перегляду або історії покупки, які не хочете впливати на ваші рекомендації.
- Для дитячих профілів Amazon дозволяє вимкнути певні функції перегляду та рекомендації, коригування веб -налаштувань для обмеження певних типів вмісту.
Рекомендації з фільтрації за віком
Безпосередньо фільтрування за віком не є загальнодоступною функцією за замовчуванням на стандартному споживчому інтерфейсі Amazon, але є способи наближення продуктів фільтрації за віковим діапазоном:
-Використовуйте пошук категорії та ключових слів явно, включаючи вікові діапазони, такі як "іграшки для 5-річних дітей" або "книги для підлітків", щоб звузити рекомендації щодо продуктів, пристосовані за допомогою пошукових алгоритмів Amazon.
- У розширеному пошуку та фільтрах Amazon виберіть конкретні категорії, що стосуються передбачуваної вікової групи (наприклад, "Baby" або "Electronics"), щоб виключити предмети поза цим демографічним.
.
звуження рекомендацій конкретним інтересам
Рекомендації щодо фільтрації за конкретними інтересами вимагають формування того, як двигун рекомендації Amazon сприймає ваші уподобання:
- Зберігайте та курайте свою історію перегляду та придбання навколо ваших основних інтересів, оскільки Amazon сильно базується рекомендації щодо поведінки минулих користувачів.
- Використовуйте функцію Amazon's покращити свої рекомендації, щоб видалити продукти чи категорії, які не цікавлять.
- Під час пошуку використовуйте розширені стратегії ключових слів, такі як точні фрази та булеві оператори (і, або ні), щоб націлити на ваші улюблені теми або виключити небажані категорії.
- Виберіть належні категорії продуктів під час пошуку на Amazon для більш точної фільтрації (наприклад, виберіть спортивні та на відкритому повітрі, щоб зосередитись на атлетичних товарах, а не на загальних предметах домашнього вжитку).
- Для ділових користувачів Amazon Personalize дозволяє застосовувати фільтри та контекстуальні введення даних, пов'язані з інтересами, щоб динамічно адаптувати рекомендації.
Практичні поради для споживачів
- Регулярно очистіть або керуйте своєю історією перегляду та купівлі, що впливає на алгоритми Amazon, щоб зберегти рекомендації свіжими та актуальними.
- Використовуйте налаштування своїх рекомендацій на інформаційній панелі облікового запису Amazon, щоб контролювати, які типи предметів Амазонка повинна запропонувати більш -менш.
- Налаштувати профілі, якщо кілька користувачів поділяють один обліковий запис; Amazon Home дозволяє окремі профілі, які можна налаштувати незалежно за інтересами та віком.
- Використовуйте список бажань Amazon та фаворити, щоб чітко сигналізувати про уподобання, допомагаючи вдосконалити рекомендації далі.
Розширена фільтрація за допомогою Amazon Personalize
Для розробників або підприємств заглиблюються в персоналізовані рекомендаційні фільтри:
- Персоналізація Amazon дозволяє користувачам застосовувати фільтри для виключення раніше придбаних предметів або обмежувати результати на основі власних критеріїв, включаючи вікові групи або теги відсотків.
- Рекомендації в режимі реального часу можуть мати фільтри, застосовані програмно під час викликів API, щоб налаштувати результати до демографії або уподобань користувача.
- Оновлення фільтру може бути майже встаною з відстеженням подій, гарантуючи, що рекомендації розвиваються на основі останніх дій користувача.
- Контекстуальні дані, такі як пристрій користувача, місцезнаходження або умови, що базуються на часі, також можуть використовуватися поряд із віковими та інтересними фільтрами, щоб зробити рекомендації більш релевантними.
Короткий зміст
Фільтрування рекомендацій Amazon за віком та інтересами передбачає поєднання активного управління налаштуваннями облікових записів Amazon, стратегічним використанням пошукових та категорійних фільтрів, а також для вдосконалених користувачів, використовуючи Amazon Priving API для користувацьких правил. Споживачі можуть вдосконалити свій досвід покупок, коригуючи історії перегляду, використовуючи конкретні налаштування профілю та активно керуючи рекомендаційним двигуном Amazon за допомогою інструментів зворотного зв'язку. Підприємства та розробники можуть реалізувати індивідуальні фільтрувальні рішення за допомогою платформи персоналізації машинного навчання Amazon для кращого цільового сегмента, визначених віковими або профілями інтересів. Цей багатошаровий підхід гарантує, що рекомендації стають все більш актуальними, особистими та доцільними.
Це керівництво забезпечує більш точний досвід покупок, пристосований до віку та інтересів.