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Recopick의 로그 수집 및 추천 클릭 등의 통계를 통해 계산된 성,연령,카테고리에 기반한 인기상품 목록을 JSON 형태로 가져갈 수 있는 API입니다.

GET 방식으로 요청하실 수 있고, 정상적으로 요청이 완료되는 경우는 JSON 형태의 추천리스트가 반환됩니다.

요청에 실패할 경우 상황에 따라 4XX 혹은 5XX형태의 에러코드가 반환됩니다.

Resource URL

 https://api.Recopick.com/v1/recommendations/seg/:service_id/:uid?type=:type&limit=:limit&field=:field&channel=:channel&callback=:callback

(GET v1/recommendations/seg/:service_id/:user_id)

 *Native(Hybrid) App에서는 uid 자리에 반드시 GAID 혹은 IDFA값을 넣어서 업로드 해야 합니다.

Parameters

service_id

(required)

Recopick에서 발급된 service id를 의미합니다. 발급된 service id를 모르실 경우 Recopick으로 문의 주십시오.

Example Values : 1

uid

(required)

추천리스트를 가져올 사용자 ID를 의미합니다. 로그 수집에 사용하고 있는 사용자 ID를 입력해주시기 바랍니다.

uid 값을 생성하는 방법은 Client Library APIs 를 참고해주세요.

Example Values : test_user_1234

type

(required)

Segmentation 통계 종류입니다. 아래 목록을 참고하여 원하는 값을 지정해주시기 바랍니다.

  • 성,연령,카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category_age_gender
  • 성,연령별 인기 카테고리: most_interested_category_by_age_gender
  • 카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category

Example Values : type=most_interested_item_by_category_age_gender

age_group

(required)

연령 그룹입니다 string이며 '10' , '20' , '30' , '40' , '50' , '60', '70' , '80' ..... 선택 가능합니다.

Example Values : age_group=20

아래 두 가지 추천의 경우에는 필수 항목입니다.

  • 성,연령, 카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category_age_gender
  • 성,연령별 인기 카테고리: most_interested_category_by_age_gender

gender
 

(required)

성별 정보 입니다. 'F' , 'M' 중 선택 가능합니다 'F' = Female , 'M' = Male을 의미 합니다.

Example Values : gender=F

아래 두 가지 추천의 경우에는 필수 항목입니다.

  • 성,연령, 카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category_age_gender
  • 성,연령별 인기 카테고리: most_interested_category_by_age_gender

category

(required) 

카테고리 입니다. 최상위 카테고리만 지원 됩니다. 가구 , 여성의류 , 가전제품 ...

Example Values : category=아우터

아래 세 가지 추천의 경우에는 필수 항목입니다.

  • 성,연령, 카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category_age_gender
  • 카테고리를 제외한 성,연령별 인기상품 추천을 원하시는 경우 카테고리명 대신 asterisk(*)를 입력하시면 됩니다. ( category=* )
  • 카테고리별 인기상품 : most_interested_item_by_category

brand

(optional) 

브랜드입니다. brand라는 항목으로 수집된 brand명에 한하여 동일 텍스트에 한해 지원됩니다.  

Example Values : brand=STONE ISLAND

category2

(optional)

중카테고리 입니다. (C2)

"카테고리별 인기상품" 의 경우 중카테고리 별 통계를 알고 싶을 경우 사용합니다.

Example Values : /v1/recommendations/seg/{service_id}/{uid}?type=most_interested_item_by_category&category=의류

Example Values : /v1/recommendations/seg/{service_id}/{uid}?type=most_interested_item_by_category&category=의류&category2=반팔티

limit

(optional)

최대 몇 개의 추천을 가져올지를 의미합니다. limit값이 없으면 계산된 추천 리스트 전체를 가져오게 되어 있습니다. 추천 결과의 개수가 limit보다 적은 경우, 전체 추천 결과가 반환됩니다.

Example Values : limit=5

field

(optional)

field=meta를 입력하시면 추천리스트에 상품명, 썸네일, 가격, 할인가격 정보 등 상품 메타 정보까지 같이 제공됩니다. 

Example Values : field=meta

channel

(optional)

추천클릭률, 추천기여매출을 추적하기 위해 channel을 입력합니다. 추천 노출 영역이 다르거나, A/B test 시에 서로 다른 channel을 부여하시면, channel 별로 성과를 계산하여 보여드립니다.

채널이란 하나의 사이트에서 여러 개의 추천 알고리즘을 각각 다른 위치에 제공하는 경우,
각 페이지에 제공된 추천 알고리즘 별로 추천 성과(추천클릭률 및 추천기여매출)를 확인할 수 있도록 하기 위한 식별자입니다.
예를 들어, 실시간 개인화 추천 알고리즘을 메인페이지, 상품상세페이지, 마이페이지에서 사용하는 경우, 각 페이지 별로 추천 성과가 달라집니다.
이 때에 각 페이지 별로 채널명을 부여하여 페이지 별로 구분하여 추천 알고리즘 성과를 분석할 수 있습니다.
채널명은 아래 예와 같이 공백 없는 영문 명을 사용하시는 걸 권장 드립니다.
예> 메인페이지 : main, 상품상세페이지_상단 : detail_top, 장바구니 : basket

Example Values : channel=detail_top

callback

(optional)

callback을 입력하시면 JSONP 형태의 응답을 제공합니다.

Example Values : callback=parseResponse 

Example Request : https://api.Recopick.com/v1/recommendations/user/20/test_user_123?callback=parseResponse


Example Request 


GET     https://api.Recopick.com/v1/recommendations/seg/1/test_user_1234?type=most_interested_item_by_category_age_gender&age_group=20&gender=F&category=Makeup&limit=2
 

Output

 반환되는 JSON 필드 설명은 아래를 참고해주세요.

[
  {
    "id": "137",
	"item_id" : "137",
	"score" : 100
    "method": 92,
    "clicklog_link": "https://lc.Recopick.com/3/log/click/1?source=123&reco_list=%5B%22137%22%2C%22179%22%5D&pick=137&method=92&channel=ch01&reco_type=seg-item",
    "clicklog_redirect_link": "https://lc.Recopick.com/1/banner/1/pick?source=123&reco_list=%5B%22137%22%2C%22179%22%5D&pick=137&method=92&channel=ch01&reco_type=seg-item"
  },
  {
    "id": "127",
    "item_id": "127",
 	"score" : 95
    "method": 92,
    "clicklog_link": "https://lc.Recopick.com/3/log/click/1?uid=test_user_1234&source=&reco_list=%5B%2211340%22%2C%22127%22%5D&pick=127&method=92&channel=&reco_type=seg-item",
    "clicklog_redirect_link": "https://lc.Recopick.com/1/banner/1/pick?uid=test_user_1234&source=&reco_list=%5B%2211340%22%2C%22127%22%5D&pick=127&method=92&channel=&reco_type=seg-item"
  }
]


"상품 기준 추천"과 "사용자 기준 추천"을 모두 이용하시지 않는 경우 HTTP 400으로 아래와 같이 응답됩니다. (자세한 내용은 0.3 과금 정책 을 참고하세요.)

{
	"errors": [
		{
			"message": "API call limit exceeded. Request user or item product to uses this API."
		}
	]
}


요청에 대해 JSON Object가 반환됩니다. 해당 Object에는 요청시 주어졌던 상품 ID와, 해당 상품 ID에 해당하는 추천 결과가 각각 Key/Value 값으로 들어있게 됩니다. 추천 결과는 개별 상품의 Array 형태로 주어지며 개별 상품 정보의 자세한 사항은 아래와 같습니다.

field의 미비 고
id추천된 상품의 id
method추천 계산 알고리즘 id
  • type=most_interested_item_by_category 인 경우 : 93
  • type=most_interested_item_by_category_age_gender 인 경우: 92
  • type=most_interested_category_by_age_gender 인 경우: 91
category1카테고리 정보로그수집시 지정한 카테고리의 정보. (참고)
category2카테고리 정보
category3카테고리 정보
clicklog_link클릭로그 저장용 링크 주소해당 링크를 방문하거나 Ajax GET, JSONP 등의 방법으로 호출하면 추천 클릭 로그가 전송됩니다.
clicklog_redirect_link클릭로그 저장 및 페이지 이동 링크 주소해당 링크를 방문하면, 추천 클릭 로그가 Recopick 서버에 저장되고, 상품 상세 페이지로 이동됩니다. 이때 이동되는 상품 상세 페이지를 변경하고자 하시면, ?url=:encodedURL 을 붙여주시면, 클릭 로그를 남긴 다음, 해당 페이지로 이동 시켜 드립니다.


(warning) 주의하세요! 사용자들이 추천 리스트를 클릭하는 경우, clicklog_link 혹은 clicklog_redirect_link를 통해 추천 클릭로그를 남겨주셔야 합니다. 추천 클릭 로그를 제대로 남기지 않을 경우, 추천에 대한 성과를 계산할 수 없으며, 향후 추천 품질이 저하되는 문제가 생깁니다. 브라우저의 경우, 간단하게 clicklog_redirect_link 를 통해 추천 클릭로그를 남기면서, 페이지를 이동하게 하는 것을 추천 드리며, 불가피하게 clicklog_redirect_link를 사용할 수 없을 경우, 서버 혹은 ajax 등 다른 방법으로 clicklog_link를 호출하셔서 추천 클릭 로그를 남겨주시면 됩니다.

※ 참고 : 추천 상품 클릭 시에 추천 API 결과에 있는 clicklog_link 혹은 clicklog_redirect_link를 반드시 레코픽으로 전달해주셔야 합니다. 그래야 레코픽 추천 성과가 잡힙니다.

  • 상품상세페이지의 URL 패턴이 정형화 되어 있지 않다면 clicklog_redirect_link는 사용하지 못하고, clicklog_link를 사용해주셔야 합니다.
  • clicklog_redirect_link : 추천된 상품에 대한 클릭 정보를 레코픽으로 전송한 뒤에 클릭된 상품의 상세페이지로 redirect시켜 드립니다.
  • clicklog_link : 추천된 상품에 대한 클릭 정보를 레코픽으로 전송합니다. 이 경우에는 추천된 상품의 상세페이지로 직접 이동해주셔야 합니다.

 또한, API 응답 내에 있는 위의 method 값을 아래 형식으로 상세페이지의 URL 파라미터에 추가적으로 넣어주셔야 하고, 추천 서비스를 사용하는 경우 'product_type=R' 파라미터도 추가적으로 넣어주셔야 합니다.

• 형식 : recopick=method 값

• 예1 : http://aaa.test.co.kr/product/detail.html?product_no=1338&recopick=4&product_type=R

• 예2 : http://test.xxx.co.kr/product/product_detail/3395854?recopick=25&product_type=R



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