추천 1단계 기본 설정

Updated by Oh



  1. 추천명

추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.

  1. 상세설명

추천명으로 표시하기 부족한 부분을 상세하게 작성할 수 있습니다.

  1. 태그

태그를 지정하면 추천 관리 메뉴에서 태그 필터 기능으로 생성한 추천을 분류하여 관리할 수 있습니다.

  1. 접속 유형
  • 추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.
  • 설정한 접속 유형에 따라 선택할 수 있는 추천 디자인 유형이 달라집니다.
    1) PC: 가로형, 세로형, 슬라이드형, 스크립트형, 데이터 호출형
    2) 모바일: 가로형(스와이프), 스크립트형, 데이터 호출형
  • 설정 가능한 접속 유형은 다음과 같습니다.
    1) PC/웹 : 방문자가 PC/웹으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.
    2) 모바일 전체 : 방문자가 모바일 웹 또는 모바일 앱으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.
    3) 모바일 웹 : 방문자가 모바일 웹으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.
    4) 모바일 앱 : 방문자가 모바일 앱으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.
    추천 접속 유형을 모바일 앱(하이브리드 앱)으로 설정하기 위해서는 설정 메뉴에서 '모바일 앱 설정'이 먼저 완료되어야 합니다.

  1. 노출 페이지
  • 추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.
  • 페이지 URL 등록은 설정 메뉴에서 가능합니다.
  • 설정 가능한 페이지는 다음과 같습니다.
    1) 메인
    2) 카테고리
    3) 상품 상세
    4) 장바구니
    5) 검색 결과
    6) 직접 입력

  1. 알고리즘 설정

  • 추천에 사용될 알고리즘을 선택합니다.
  • 설정 가능한 알고리즘 유형은 다음과 같습니다.
  • ▪︎ 상품 추천: 접속한 방문자에게 상품을 추천합니다.
    ▪︎ 기획전 추천: 접속한 방문자에게 기획전을 추천합니다.
    ▪︎ 커스텀 추천: 접속한 방문자에게 고객사 맞춤형으로 제작된 추천 알고리즘을 사용한 상품/기획전을 추천합니다.
    커스텀 추천을 사용하면 고객사별 고객의 특정 선호도와 행동에 맞는 추천 알고리즘을 활용해 고객들에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 

기본으로 제공되는 상품 추천 및 기획전 추천 알고리즘 외에 그루비 매니저와 협업하여 각 사이트에 특화된 고유한 추천 알고리즘을 구현합니다. 커스텀 추천 사용을 원하실 경우 아래 주소로 문의하세요.
    문의 요청 : groobee_sales@plateer.com
  • 그루비가 제공하는 알고리즘은 총 28개입니다.


  • 추천 알고리즘은 특성에 따라 3가지로 분류됩니다.
    1) 상품 기반 AI 알고리즘
    알고리즘 유형이 '상품 추천' 일 때
    현재 보고 있는(또는 장바구니에 담은) 상품과 관련도가 높은 상품을 추천합니다.
    '검색어 추천'을 제외한 상품 기반 AI 알고리즘들은 상품 정보가 없는 페이지 (ex-메인 페이지, 이벤트 페이지 등)에서도 사용할 수 있습니다. 이 경우 방문자가 가장 마지막에 조회한 상품 정보를 기반으로 추천 상품을 생성합니다. ​
    특정 상품의 조회, 구매 등 데이터가 부족하여 선택한 알고리즘으로 추천이 불가한 경우 상품명을 분석하여 연관성 높은 상품을 추천하는 '상품명 기반 유사 상품‘이 적용되고 최근 본 상품이 없는 경우에는 '많이 본 상품 TOP N', '많이 담은 상품 TOP N', '주문 전환율 TOP N' , '추천 유입률 TOP N', '추천 클릭률' TOP N' 중 임의의 알고리즘 한 개가 적용됩니다. (통계에도 반영)
    이미지 기반 유사 상품 추천은 그루비에서 해당 기능 사용 가능 여부 확인과 함께 별도 AI 학습 기간(약 1~2일)이 필요합니다. 사용을 원하실 경우 아래 주소로 문의하세요.
    문의 요청 : groobee_sales@plateer.com

    알고리즘 유형이 '기획전 추천' 일 때
    현재 보고 있는(또는 장바구니에 담은) 상품과 관련도가 높은 기획전을 추천합니다.
    상품의 조회 데이터가 부족하여 추천이 불가한 경우 '많이 본 기획전 TOP N'이 적용됩니다.
    (통계에도 반영)

    2) 방문자 이력 기반 AI 알고리즘
    이전 방문에서 상품 조회, 구매 등의 이력을 남긴 방문자에게 과거 이력을 기반으로 관심이 있을 가능성이 높은 상품을 추천합니다.
    아래 조건으로 생성한 세그먼트와 함께 사용하세요.
    [시점: 현재, 변수: 첫 방문, 조건: 첫 방문 아닐 때]
    방문자의 과거 이력 데이터가 부족하여 선택한 알고리즘으로 추천이 불가한 경우 최소한의 이력 데이터를 필요로 하는 '많이 본 상품 TOP N', '많이 담은 상품 TOP N', '주문 전환율 TOP N' , '추천 유입률 TOP N', '추천 클릭률' TOP N' 중 임의의 알고리즘 한 개가 적용됩니다. (통계에도 반영)

    3) 통계형 알고리즘
    사이트 전체 데이터 통계를 기반으로 상품/기획전을 추천합니다.
    메인 페이지 추천이나 첫 방문자 대상 추천으로 활용하기 좋습니다.

  • 설정한 노출 페이지에 따라 사용 가능한 알고리즘이 달라집니다.
  • 추천은 한 번 노출될 때마다 1개의 알고리즘을 사용하여 추천할 상품 목록을 생성합니다.
  • 2개 이상의 추천 알고리즘을 선택한 경우 동작 방식은 아래와 같습니다.
    초기 진행 시 동일한 비율로 선택한 알고리즘 중 1개를 선정하여 추천 상품/기획전을 노출합니다.
    이후 그루비만의 AI 기반 노출 비율 최적화 기능을 통해 실시간으로 성과가 좋은 알고리즘의 더 많이 노출되도록 자동으로 조정됩니다.
    선택할 수 있는 알고리즘 개수 제한은 없습니다. 다만 사이트 규모와 테스트 기간에 따라 적절한 개수의 알고리즘을 선택해주세요. 트래픽이 부족할 경우 많은 알고리즘을 선택할 수록 테스트 시간이 늘어납니다.
  • 최적화 목표는 선택한 알고리즘이 2개 이상일 때 노출 비율 최적화를 위한 알고리즘의 성과 판단의 기준이 됩니다. (선택한 알고리즘이 1개인 경우 최적화 목표를 설정할 수 없습니다.)
    '클릭 수'를 선택하면 더 많이 클릭된 추천에 적용된 알고리즘이 더 많이 노출됩니다. '주문 수'를 선택하면 추천을 통한 구매가 더 많이 이루어진 추천에 적용된 알고리즘이 더 많이 노출됩니다.
    그루비 개인화 추천 기능은 일반적으로 스크립트 설치 후 2~3일 이후부터 사용하실 수 있습니다. 이 기간 동안 그루비 AI는 최적화된 추천을 제공하기 위해 사이트 방문자의 행동을 분석하여 학습합니다. 고객사의 트래픽 규모에 따라 AI의 학습 기간이 더 짧아지거나 길어질 수 있기 때문에, 그루비팀에서 학습 상황을 모니터링하여 정교한 추천 기능을 사용할 수 있는 시점을 별도로 안내드리겠습니다.
  • 상품 추천 알고리즘과 기획전 추천 알고리즘은 함께 사용할 수 없습니다. 하나의 노출 영역에 상품과 기획전을 함께 추천하고 싶으시다면 상품 추천, 기획전 추천을 각각 스크립트형 또는 데이터 호출형으로 생성한 뒤 그루비에서 제공하는 2개의 추천 결과 리스트를 받아 고객사 측에서 홈페이지 상에 직접 노출 처리하셔야 합니다.
  1. 세그먼트 설정
  • 추천을 노출할 타겟 고객을 지정할 수 있습니다. 세그먼트를 설정하지 않으면 노출 페이지를 방문한 모든 고객에게 추천을 노출합니다.
  • 세그먼트를 사용하면 설정한 세그먼트에 해당되지 않는 방문자에게는 추천 영역이 노출되지 않습니다.
  • 추천 생성 전 타겟팅을 위한 세그먼트를 먼저 생성해주세요.

알고리즘 선택 화면에서 선택한 알고리즘에 의한 추천 결과값을 미리 볼 수 있습니다.


추천 알고리즘 결과 미리보기

  1. 자동 추천
  • 임의의 데이터를 사용하여 추천 결과를 다시 불러옵니다.

  1. 데이터 입력
  • 알고리즘에 사용되는 데이터를 직접입력 하여 추천 결과를 확인할 수 있습니다.

  • (1) 상품 기반 알고리즘: 상품코드
  • (2) 방문자 기반 알고리즘: 회원 ID
  • (3) 검색어 알고리즘: 검색 키워드
  • (4) 딥러닝 기반 다음에 볼 상품: 5개(권장)의 상품코드 (ex 상품코드1, 상품코드2, ... ,상품코드5)

  1. 추천 결과 미리보기
  • 알고리즘에 의한 추천 결과를 확인할 수 있습니다. 노출 우선순위가 높은 상품 순으로 최대 10개의 상품이 노출됩니다.

추천 결과는 노출 필터링 설정, 추천 노출 시점 등의 환경 차이로 인해 달라질 수있습니다.
통계형 알고리즘의 경우 사이트 전체의 데이터를 반영하기 때문에 데이터 입력 기능을 제공하지 않습니다.
검색 시 추천을 위한 AI 학습이 부족하거나, 입력한 조건에 대한 추천 결과를 찾을 수 없는 경우 추천 결과 확인이 불가능 합니다.


How did we do?