統合

統合の前提条件とタイムライン。

前提条件

オンボーディングを開始する前に、以下の条件を満たす必要があります。

• 標準統合
  ウェブサイトは、既存のショッピングカート拡張機能のいずれかをインストールするか、手動統合によって、Fanplayrの標準ページおよび注文追跡フローに既に統合されている必要があります。
• 強化されたユーザー識別
  ウェブサイトは、強化されたユーザー識別機能も実装する必要があります。これにより、リピーターが継続的に識別され、その製品閲覧および購入シグナルが予測モデルに正確に供給されるようにします。
• 注文商品の取得
  ウェブサイトは、キャプチャされたすべての注文イベントにおいて、購入された商品の完全なリストを含める必要があります。リスト内の商品には、id、sku、name、price、qtyの各フィールドを含める必要があります。
• 一貫した商品IDとSKU
  すべてのページビュー、ショッピングカート、注文追跡イベント間で、商品IDとSKUが、目的の商品カタログおよび推奨設定と互換性のある方法で一貫して追跡されていることを確認してください。詳細については、カタログレベルを参照してください。
• 最低データ要件
  ほとんどのレコメンデーションモデルでは、モデルをトレーニングする前に、少なくとも90日間のページビューおよび注文イベントがキャプチャされている必要があります。イベントが少ない場合、利用可能なオプションが制限され、生成されるモデルの品質に影響します。詳細については、モデル要件を参照してください。

統合タイムライン

Fanplayr製品レコメンデーションの稼働開始までの期間は、通常、製品カタログの規模とストアが生成するトラフィック量に応じて2〜3週間です。一般的なオンボーディングタイムラインは以下のとおりです。

ステップ	平均期間
プロジェクト設定 Google AIプロジェクトの作成とFanplayrプラットフォームへの接続。	2日
初期データのインポート 少なくとも90日分のユーザーイベントをバックフィルし、初期の商品カタログをインポートします。	5日
インポートされたデータの検証 インポートされた初期データの検証。	2日
イベントストリーミングの設定 新しいユーザーイベントとカタログ更新のストリーミングを設定します。	3日
初期AIモデルのトレーニング 各AIモデルの初期トレーニングは、製品カタログの規模とストアが生成するトラフィック量に応じて7〜14日かかると推定されます。モデルは並行してトレーニングできます。	7〜14日
AIモデルの検証 トレーニングされたモデルの一般的なテスト。	3日

統合後、ウィジェットを作成し、セグメントを設定して、サイトに製品レコメンデーションを追加できるようになります。