AI 自動最適化
Shopifyストアに最適なレコメンドロジックの選定に迷う場合や、パフォーマンスを最大化したい場合に活用できます。複数のレコメンドロジックを候補として学習させ、クリック率の高い戦略へ自動的にトラフィックを配分します。
仕組み
- 候補となる各レコメンドロジックのクリック率をリアルタイムで詳細に観測します。
- Thompson Samplingアルゴリズムにより、新たなロジックの探索（試し）と、実績のあるロジックへの集中（勝ち筋への寄せ）を最適なバランスで実行します。
- 季節変動やキャンペーン、商品ラインナップの変化にも自動で適応。手動でのA/Bテスト再設定は不要です。
向いている配置
ホーム、コレクション、検索結果など汎用ページ
単一のロジックに固定せず、状況に応じた最適な提案をしたい場合に最適です。
商品詳細ページ（PDP）
協調フィルタリング、類似商品、コーディネート提案など、商品文脈に沿ったロジックをAIが自動で切り替えます。
カートページ
ランキング、カゴ落ちリカバリー、カートクロスセルの中から、その時々で最も効果的なロジックをAIが判断し適用します。
注意点
- 効果的な学習には一定の表示回数が必要です。初期段階では、AIの探索フェーズのため、結果が変動的に見えることがあります。
- レコメンドに適用するフィルター設定、特定商品のピン留め、在庫優先順位付けは、ウィジェット設定で通常通り制御可能です。
- ダッシュボードのロジック別パフォーマンス指標で、AIがどの戦略にトラフィックを配分しているかを確認できます。