> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.fact-finder.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.fact-finder.com/docs/de/basic-settings/recommendations/recommendation-engine-configuration.md). # Empfehlungs-Engine - Konfiguration ## Standort Das Modul Recommendation Engine bietet Empfehlungen auf Grundlage von Produkt- und Kategoriebeziehungen sowie feldbasierten Kriterien. Navigieren Sie zu Weitere Einstellungen… → Empfehlungen, um auf das Modul zuzugreifen: ![](/files/354cf0d91ff247e939e0fe2b7df36622bceedf13) Die Registerkarte „Empfehlungen“ sollte aktiv sein: ![](/files/900d5fd78f231784d3f7852458ec7c9a3eb57e7e) Scrollen Sie nach unten, um die verfügbaren Einstellungen zu prüfen. ## Einstellungstypen *** ### Antworteinstellungen ![Bullet - 1.png](/files/14e4f92f607182fb80a5fa0a48626619cc9984dd) Bietet die Möglichkeit, die maximale Anzahl an Produktempfehlungen zu konfigurieren, die die Recommendation Engine ausgibt, sowie die maximale Zeit, die sie mit der Suche nach Empfehlungen verbringt. > Die Recommendation Engine ist so schnell, dass 20 oder mehr Empfehlungen abgerufen werden können. *** ### Personalisierte Empfehlungen ![](/files/c255dbf0bd7bff633626a33dff06217480abd6cb) Wenn die Lizenz für das Modul Personalisierung von FactFinder zusätzlich zur Recommendation Engine aktiv ist, können Sie auch Empfehlungen für Ihre Kunden personalisieren lassen, sofern entsprechende Produkte verfügbar sind. > Wie bei der Personalisierung wird hier entweder eine sitzungsbasierte Methode gewählt (FactFinder NG personalisiert auf Basis der Klicks, Hinzufügungen zum Warenkorb und Käufe, die in der Sitzung getätigt wurden), oder die Personalisierung von Empfehlungen auf Basis einer vom Shop vergebenen User-ID. Bei einer User-ID-Lösung werden auch Produkte berücksichtigt, die seit Beginn des Personalisierungs-Trackings gekauft wurden, in den personalisierten Empfehlungen. Legen Sie zunächst fest, ob die Empfehlungen personalisiert werden sollen. Der Faktor für die maximale Erhöhung pro Kategorie ist der Faktor, mit dem die Kategorien multipliziert werden. Er steuert, ab wie vielen Empfehlungen in einer Kategorie FactFinder NG personalisierte auswählen soll. > Dieser Wert ist standardmäßig auf 10 gesetzt. Setzen Sie ihn nicht zu hoch, da dadurch der Berechnungsaufwand – und damit die benötigte Zeit – für FactFinder NG steigt, um die Empfehlungen so weit zu erweitern, dass Personalisierung sinnvoll ist. Wenn Sie den Wert zu niedrig setzen, kann es sein, dass keine der Präferenz entsprechenden Produkte gefunden werden. In diesem Fall findet keine Personalisierung statt. *** ### Empfehlungsmatrix-Einstellungen ![](/files/b7873489f8fb4ae6c20673a1186170354fb910f6) Die einzelnen Kategorienbeziehungen einer Ebene werden in Form einer Empfehlungsmatrix dargestellt. Hier können Sie die ermittelten Kategorienbeziehungen einsehen und sie bei Bedarf nach Ihren Vorstellungen ändern. > Die Einstellungen der Empfehlungsmatrix sind besonders wichtig, da die Empfehlungsmatrizen selbst, ihre Gewichtung und die Selbstbeziehung einen großen Einfluss auf das Verhalten der Recommendation Engine haben. Je höher eine Empfehlungsmatrix gewichtet ist, desto größer ist ihr Einfluss. Wenn beispielsweise eine Empfehlungsmatrix, die auf das Markenfeld zugreift, am höchsten gewichtet ist, wird FactFinder NG den in dieser Empfehlungsmatrix definierten Markenbeziehungen bei der Ermittlung der Empfehlungen die höchste Priorität einräumen. Erst danach kommen zum Beispiel die Kategorien. ![](/files/5832e55ee90ed14d1d07482cdf282052b89f3e60) **EMPFEHLUNGSMATRIX HINZUFÜGEN** ![](/files/d60b9a1d295f3e5a431e240b70b5c4fdedd41532) **:** hier kann noch eine Empfehlungsmatrix hinzugefügt werden (sichtbar in Form einer Empfehlungsmatrix unter **Empfehlungen/Empfehlungsmatrix**). Das Beispiel im Screenshot hat 2 Empfehlungsmatrizen definiert: eine für das Feld **Marke** und eine für das Feld **Kategorie**. **Feld** ![](/files/0dbecdbb252eaee5740388b19366e17865d71e8e) **:** In dieser Spalte kann das zugehörige Feld einer Empfehlungsmatrix festgelegt werden. **Gewicht** ![](/files/60e0c8a7ed46e9052ac662f12023d5b64e55c542) **:** Einige der vorkonfigurierten sinnvollen Werte können hier für den Gewichtungswert festgelegt werden ![](/files/ad29674a4c646d4f0b4f78412d8300168f7c58f9)**.** In der Regel funktioniert hier der Wert "Normal" am besten. **Gewichtungswert** ![](/files/ad29674a4c646d4f0b4f78412d8300168f7c58f9) **:** Diese Werte werden automatisch gesetzt, wenn ein Wert für ![](/files/60e0c8a7ed46e9052ac662f12023d5b64e55c542) ausgewählt wurde. Ein beliebiger Wert (vorsichtig verwenden!) kann gewählt werden, wenn **Gewicht** ![](/files/60e0c8a7ed46e9052ac662f12023d5b64e55c542) den Wert "Expert" hat. **Max. Produkte pro Wert** ![](/files/aed3689b754a85a0d4ac9f5d13e013a6d74a0090) **:** Es besteht die Möglichkeit, eine Obergrenze für die Anzahl der empfohlenen Produkte (in einem Empfehlungsergebnis) festzulegen, die anhand eines Feldes empfohlen werden. **Selbstbeziehung** ![](/files/3a04e53772ec7fc29f791308a14e5a5259026f8d) **:** wenn **Selbstbeziehung** aktiviert ist, beispielsweise für das Feld **Marke**, kann es vorkommen, dass die empfohlenen (gemäß dem Feld **Marke**) Produkte dieselbe Marke haben wie das Produkt, das die Grundlage für die Empfehlung bildet. Wenn **Selbstbeziehung** deaktiviert ist, werden für die Empfehlung nur unterschiedliche Marken berücksichtigt. **Empfehlungsmatrix-Einstellung in einen anderen Kanal kopieren** ![](/files/9ba63d413974dede99e4ad6343d339d67a97ad2f) **:** Durch Klicken auf dieses Symbol wird ein Dialog geöffnet, der es ermöglicht, eine Empfehlungsmatrix-Einstellung in einen anderen Kanal zu kopieren. **Löschen** ![](/files/90b955a235506cae47168c179bbd0ef0f21e484c) **:** Klicken Sie auf diese Schaltfläche, um diese Empfehlungsmatrix-Einstellung zu löschen. *** ### Import-Einstellungen ![](/files/9d57856bea49a4eb4fc9db73aead5b907a3623ad) Durch das erneute Importieren der Empfehlungsdaten werden die Produkt- und Kategorierelationen für die Empfehlungen neu berechnet, und die Matrizen werden unter dem Tab „Empfehlungsmatrix“ erstellt. ![](/files/0c77e34dec6f2e14d00dd2d07164c1c6cf99228c) ![](/files/42a0e66f904586e7914ebfa2bf4988ee16767361) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.fact-finder.com/docs/de/basic-settings/recommendations/recommendation-engine-configuration.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.