最適な商品を。最適なコンテンツを。
どんなときも。

買い物客一人ひとりに、どの商品を見せるかを決めるソフトウェアです — 商品ページでも、カートでも、メールでも — 似た買い物客が閲覧・購入したものをもとに判断します。PersonyzeのECレコメンドエンジンは、サイトに設置したタグ一つで動き、ページごとのアルゴリズム、独自のルール、そしてメールやアプリでも同じおすすめを提供し、訪問のたびに学習します。

ウィジェットを「自動」のままにしておけば（ウィジェット設定時の最初のカードで、新しいウィジェットの初期設定です）、どのページでも自ら選びます：商品ページでは買い物客が次に向かう先（「次に閲覧」）、カテゴリページではベストセラー、カートではカート内の商品へのクロスセル、続いてパーソナライズされたおすすめ、訪問者の国で人気のもの、トレンドのもの、最後に最新の商品で、空になることはありません。自分で選ぶなら、隣の「すべてのアルゴリズム」かページを選びます：予測型や人気のもの、表示中の商品をめぐる集合知（「次に閲覧」「クロスセル」「類似商品（AI）」）、訪問者自身のアイテム、カタログで最近変わったもの、そして独自のルール。

はい — どんな基盤で作られたWebサイトでも使えます：どのプラットフォームでも独自開発でもタグ一つ、ストア連携の有無も問いません。カタログと注文は、次の四つの方法で取り込みます。ストア：Shopify、Magento、WooCommerce、BigCommerce、Shopwareに、自社のキーを使ってAPIで一度接続するだけ。商品、価格、在庫、過去の注文、顧客が自動で最新に保たれます。アクセスは読み取りのみです。フィードまたはファイル：Google ShoppingやFacebookにすでに提供しているフィードのアドレス、アップロードするファイル、システムがSFTPで置くファイル、またはREST API — CSV、Excel、XML、JSONに対応。サイトから読み取る：フィードがまったくない場合も、商品ページを訪れて、各商品の名前、画像、価格を読み取ります。オンラインと店舗の注文：過去の注文を注文明細ごとに一行でアップロードすれば、何週間も待たずに、すでに一緒に売れた実績からエンジンが動き始めます。定期フィードやSFTPで、店舗を含むすべての売上から学習し続けます。

スライダー、グリッド、リスト、『一緒に購入』の帯、タブとして — 商品の下、カート内、ホームページ、任意の要素の前・後ろ・内側に、または中央や隅、離脱時のポップアップとして表示できます。買い物客はページを離れずにウィジェットからカートに追加でき、スライダーとグリッドはデスクトップ、タブレット、スマホそれぞれのカード枚数を設定できます。

お好きな方法で：AIアシスタントに頼めば、ウィジェットを作り、サイトのデザインに合わせ、配置してページ上で確認まで行います。ビジュアルエディターでページ上の場所をポイント＆クリックすることも、テンプレートギャラリーから始めて変更点をAIに伝えることもできます。カードにはバッジ、カート追加ボタン、お気に入りのハートを付けられ、開発者はHTMLを編集できます。

はい。訪問者が今見ているもの、閲覧したもの、カートにあるもの、保存したもの、購入したものを除外できます。さらに、指定したカテゴリは決してレコメンドしない、セール中・画像あり・指定カテゴリの商品だけに絞る、任意のカタログ項目でフィルターを書く、ブランドごとに一点だけ表示する、ゆるやかなブーストで順番を調整する（在庫の多いもの優先、新商品、利益率）こともできます。在庫切れの商品がレコメンドされることはありません。

類似商品（AI）は、商品名、ブランド、説明文、カテゴリを読み取るので、まだ誰も閲覧していない新商品にも類似商品が見つかります。カタログ設定でアカウント全体に一度オンにするだけで、AIクレジットを使用します。「新入荷」は訪問者の前回の訪問以降に入荷したものを表示し、ウィジェットでは新商品をブーストしたり専用の枠を確保したりでき、短いリストはフォールバックが補います。

はい — 自己学習型です。多くのシグナルを同時に考慮します：買い物客が誰か、何を閲覧し、カートに入れ、保存し、検索し、購入したか、そしてどこにいるか。一巡ごとの結果が次のリスト作成に反映され、クリックが一定の範囲内で成果の出るものを押し上げ、A/Bテストで勝者にすべてのトラフィックを回すこともできます。

ウィジェットごと、商品ごとに：表示回数（アイテムの三分の二以上が画面に映ったときだけカウント）、クリック数とクリック率、そして購入 — 購入は、そのウィジェットでそのアイテムがクリックされてから7日以内に行われた場合にカウントされます。売上はウィジェットごとに、カタログの価格で計上され、表示は多いのにクリックが少ないアイテムはお知らせします。

はい。ウィジェット同士を対決させられます — 二つのアルゴリズム、二つのデザイン、またはウィジェットありとなし。新しいテストでは、勝者を決める前に信頼度98%と1,000セッションが必要で、自動選択をオンにすれば、テスト対象のトラフィックをすべて勝者に回せます。詳細： A/Bテスト.

はい。ウィジェットは自分の文言 — タイトル、カート追加ボタン、ラベル — を買い物客の言語に自動で翻訳し、カタログフィードには複数の言語を含められます：言語を設定し、その言語に対応するフィード項目を指定すれば、商品名や説明も買い物客の言語で表示されます。

はい。iOSやAndroidアプリのネイティブな商品レールは、当社のSDK —アプリ向け商品レコメンド— で提供され、Webと同じエンジン、同じおすすめを使います。それ以外 — 自社のバックエンド、キオスク、メールテンプレート — には、JSON APIが、ユーザーID、メールアドレス、閲覧中のアイテムをもとに、訪問者へのおすすめ商品を一つのアドレスから返します。

普段配信しているメールにHTMLスニペットを一つ入れるだけ。Mailchimp、Klaviyoなど、どのプラットフォームから送っても、受信者は開封した時点の在庫から、自分向けに選ばれた商品を受け取ります。詳細： 開封時メール.

はい。記事には記事専用のアルゴリズムがあります — 読者が次に開く記事、この記事の読者が読んだほかの記事、カテゴリ内の人気記事、トレンドの記事、読者ごとのおすすめコンテンツなど — パブリッシャー、ナレッジベース、そして メディアサイト向けです。詳細： コンテンツのレコメンド.

はい — プラットフォーム全体で共有する一つのエンジンです。同じレコメンドを 開封時メールの中に表示し、既存のメール配信ツールから送れます。その背後にある訪問者のシグナルは 行動ターゲティングから得られます。さらに、 A/Bテストでアルゴリズムや配置を互いに比較できます。タグは一つ、訪問者プロフィールも一つで、すべてのチャネルに対応します。