추천 슬롯 만들기
콘솔 관리 > 상품 추천에서 새 추천 슬롯 생성을 클릭하면 슬롯 생성 화면이 열립니다. 화면은 위에서부터 기본 정보 → 추천 설정 → 추천 상품 후보 → 추천 미리보기 순으로 구성됩니다.
1. 기본 정보
| 필드 | 설명 |
|---|---|
| 이름 | (필수) 슬롯을 구분하는 이름이에요. |
| 추천 연동 키 | (필수) 상품 추천 API를 호출할 때 이 키를 전달해 사용할 슬롯을 지정해요. 활성화한 뒤에는 바꿀 수 없습니다. |
| 추적 키 | (선택) 추천 연동 키 외에 이 값으로 태깅된 이벤트도 이 슬롯의 성과로 함께 집계해요. 한 구좌를 여러 슬롯이 나눠 호출할 때 같은 추적 키를 공유하면 구좌 단위 성과를 볼 수 있습니다. |
| 설명 | (선택) 슬롯의 용도를 적어 둡니다. |
추천 연동 키는 슬롯을 활성화한 뒤에는 바꿀 수 없어요. 이미 추천 API 호출에 쓰이고 있어, 키가 바뀌면 연동이 끊기기 때문입니다.
2. 추천 설정
추천 유형
추천에 사용할 알고리즘을 하나 선택합니다.
| 추천 유형 | 추천 방식 | 입력 상품 |
|---|---|---|
| 유저 취향 추천 | 유저의 최근 행동 이력으로 다음에 좋아할 상품을 예측해요. | 필요 없음 |
| 함께 본 상품 추천 | 특정 상품을 본 유저들이 함께 본 상품을 추천해요. | 필요 |
| 유사 상품 추천 | 특정 상품과 이름·카테고리 등 상품 정보가 유사한 상품을 추천해요. | 필요 |
| 통계형 추천 | 조회·장바구니·구매·좋아요 수가 높은 상품 순으로 추천해요. | 필요 없음 |
입력 상품
함께 본 상품 추천·유사 상품 추천은 기준이 되는 상품이 필요해요. 기준 상품을 어디서 가져올지 정합니다.
- 호출자가 직접 전달 — 추천 API를 호출할 때 기준 상품 ID를 함께 넘깁니다. (예: 상품 상세 페이지에서 보고 있는 상품)
- 유저 행동 기반 — 유저가 가장 최근에 행동한 상품을 기준으로 잡아요. 어떤 행동을 기준으로 할지 조회·장바구니·구매·좋아요 중에서 고릅니다.
기준 행동
통계형 추천은 어떤 행동이 많이 일어난 상품을 추천할지 기준 행동을 고릅니다. 조회·장바구니·구매·좋아요 중 하나를 선택합니다.
3. 추천 상품 후보
추천에 넣을 상품 범위를 좁히거나, 특정 상품을 제외하거나 우선 노출하는 조건이에요. 세 가지 조건을 함께 쓸 수 있습니다.
공통 조건
모든 추천에 똑같이 적용하는 조건이에요. 조건을 비워 두면 전체 상품에서 추천합니다. 조건을 만든 뒤 상품 수 확인으로 조건에 맞는 상품이 몇 개인지 볼 수 있습니다.
호출별 조건
호출 시 전달한 값이나 입력 상품의 카테고리·브랜드로 후보를 좁히거나, 같은 값을 제외·우선하는 조건 이에요. 필드 · 출처 · 동작 세 가지를 골라 규칙을 만듭니다.
| 항목 | 선택지 |
|---|---|
| 필드 | 카테고리 · 브랜드 · 상품 ID |
| 출처 | 입력 상품 · 호출 시 전달값 |
| 동작 | 동일한 상품만 · 동일한 상품 제외 · 동일한 상품 우선 |
예를 들어 필드 = 카테고리, 출처 = 입력 상품, 동작 = 동일한 상품만으로 두면, 입력 상품과 같은 카테고리 안에서만 추천합니다.
유저별 조건
각 유저가 최근에 행동한 상품을 추천에서 제외하는 조건이에요. 이미 본 · 장바구니에 담은 · 구매한 · 좋아요한 상품을 대상으로 최근 N시간·N일 기간을 정해 제외합니다. (예: 최근 7일 이내 구매한 상품 제외)
4. 대체 추천
조건을 다 적용한 뒤 추천 결과가 없을 때 대신 내보낼 추천이에요.
- 인기 상품 추천 — 전체 상품 풀에서 조회·구매가 많은 인기 상품으로 채웁니다.
- 유저 취향 추천 — 전체 상품 풀에서 유저의 최근 행동 기반 개인화 추천으로 채웁니다.