NEU: Metafeld-Regeln für Empfehlungen
Deine feinjustierten Versionen von EliteAI™ Ultra können jetzt Metafeld-Regeln für Empfehlungen bauen. Wer eine Lampe im Warenkorb hat, bekommt damit das Leuchtmittel angeboten, das auch wirklich passt.
Das Update
Ein Leuchten-Händler wollte etwas ganz Einfaches: Wenn jemand eine Lampe im Warenkorb hat, empfiehl das Leuchtmittel, das dazu passt. Über Tags ließe sich das ausdrücken, aber nur, indem man auf beiden Seiten jeder Paarung von Hand ein passendes Tag pflegt. Ein Produkt mehr heißt zwei Tags mehr. Vergisst du eines, funktioniert die Paarung stillschweigend nicht mehr.
In den meisten Stores steckt diese Beziehung längst in sauberen Produktdaten: ein Fassungs-Code, eine Kompatibilitätsgruppe, eine Modellnummer, gespeichert in einem Produkt-Metafeld. Metafeld-Regeln lesen diese Daten direkt, sodass die Zuordnung, die du ohnehin pflegst, zur Empfehlungsregel wird.
Im Strategie-Editor liest sich das Leuchten-Beispiel als eine einzige Regel:
Wenn der Trigger-Artikel im Metafeld
custom.bulb_fiteinen Wert hat, dann empfiehl Produkte, die denselben Metafeld-Wert wie der Trigger-Artikel haben und vom Produkttyp LED-Leuchtmittel sind.
Was ist neu
Auf den Wert des Trigger-Artikels matchen: Denselben Metafeld-Wert wie der Trigger-Artikel haben ist die relationale Option. Jedes Produkt, das sich einen Wert mit dem Artikel im Warenkorb teilt, ist ein Treffer, ganz ohne Werteliste zum Pflegen.
Oder gegen Werte matchen, die du auswählst: Einen dieser Metafeld-Werte haben, keinen dieser Metafeld-Werte haben und einen Metafeld-Wert haben, der beginnt mit einem Präfix, für Schemata wie gu10-.
Die Regel passgenau eingrenzen: Metafeld gibt es auch als Bedingung unter Wenn der Trigger-Artikel, inklusive hat einen Wert und hat keinen Wert. So greift eine Regel nur bei Produkten, die die Zuordnung wirklich tragen.
Listen zählen auch: Unterstützt werden einzeilige Textfelder und Listen davon. Bei einer Liste reicht ein einziger gemeinsamer Wert für einen Treffer. Genau so passt ein Produkt, das zu mehreren Modellen passt, weiterhin korrekt.
Aus einem Dropdown auswählen: Du wählst aus deinen eigenen Produkt-Metafeld-Definitionen, also denen, die du unter Einstellungen → Benutzerdefinierte Daten angelegt hast. Reservierte Shopify- und App-Namensräume bleiben ausgeblendet.
Metafeld-Regeln funktionieren ohne Kaufhistorie
Das ist der wichtigste Teil. Eine Lampe und ihr Leuchtmittel werden auch dann gepaart, wenn sie noch nie zusammen gekauft wurden, weil die Engine Empfehlungen anhand deiner Regel aus deinem Katalog auffüllt, statt auf Kaufdaten zu warten.
Damit eignen sie sich gut für neue Produkte, Long-Tail-Kataloge und Kompatibilität, die vom ersten Tag an feststeht.
Auswirkungen auf deinen Store
- Ersetze handgepflegte Paarungs-Tags durch Daten, die du ohnehin in Shopify hältst.
- Neue Produkte bekommen die richtigen Empfehlungen in dem Moment, in dem ihr Metafeld gefüllt ist.
- Kombiniere eine Metafeld-Regel mit deinen Preis-, Sammlungs- und Produkttyp-Regeln in derselben Version.
Konfiguration
Upsells → KI-Upsells → EliteAI™ Ultra feinjustieren → deine Version → Filter. Füge einen Filter hinzu, wähle Metafeld, lege Feld und Match-Typ fest und speichere.
Gut zu wissen
- Unterstützt werden einzeilige Textfelder und Listen davon. Zahlen, Daten, Referenzen und Rich Text stehen nicht zur Verfügung.
- Das Metafeld braucht eine Definition in deinem Store. Werte ohne Definition lassen sich nicht auswählen.
- Du kannst über alle feinjustierten Versionen hinweg bis zu 5 verschiedene Metafelder nutzen.
- Regeländerungen greifen mit dem nächsten Trainingslauf, nicht sofort.
Warum das wichtig ist
Die Beziehung zwischen einem Produkt und seinem Zubehör kennst und speicherst du meistens ohnehin schon. Metafeld-Regeln bringen dieses Wissen in jede Empfehlung.
Jeden Regeltyp samt Beispielen findest du in unserem Hilfe-Artikel zu Filtern und Boosts, oder starte mit der Übersicht zum Feinjustieren von EliteAI™ Ultra.