AI 상품 추천:데이터호출형_모든페이지(성별/나이)
1. 시스템 구조도

2. 개요
스크립트 LOAD 완료된 후 원하는 시점에 추천 상품 목록을 가져와서 사용할 수 있습니다.
DIV형과는 다르게 디자인을 자유롭게 구성 가능합니다.
3. 연동 방식
고객사에서 그루비에서 추천 상품 요청 시 데이터를 바로 전달합니다.
비동기식이라 요청이 느려졌을 경우 html에 추천 리스트를 표현하지 못하는 경우가 존재합니다.
이 문제를 방지하려면 아래 사항을 확인해 주세요.
스크립트 로드 완료 후 호출 추천 API는 그루비 스크립트가 완전히 로드된 이후에 호출해야 합니다. 스크립트 로드 전에 호출할 경우 추천 결과가 정상적으로 렌더링되지 않을 수 있습니다.
타임아웃 설정 조정 네트워크 환경에 따라 응답이 지연될 수 있습니다. 응답 실패가 자주 발생하는 경우, 타임아웃 값을 늘려 충분한 응답 대기 시간을 확보하는 것을 권장합니다.
추천 실패 시 재시도 로직 구현 (고객사 직접 구현) 타임아웃 또는 네트워크 오류로 추천 요청이 실패한 경우, 그루비는 자동 재시도를 제공하지 않습니다. 실패 시 재시도 로직은 고객사 측에서 직접 구현해 주시기 바랍니다. 예) 일정 횟수만큼 재요청하거나, 실패 시 기본 상품 리스트로 대체 노출
4. 어드민 설정

키(Key) 기반 추천 상품 조회를 사용할 경우 새로운 AI 추천 생성 시 무조건 모든페이지(데이터호출형)을 사용해야만 합니다.

모든 페이지(데이터 호출형)을 선택 후 나오는 추천 유형은 getGroobeeKeyBaseRecommendAsync에서 사용할 추천 종류(recommendBaseType)와 똑같이 맞춰주셔야 합니다.
5. 키(Key) 기반 추천 상품 조회(getGroobeeKeyBaseRecommendAsync)
고객사에서 추천 상품 요청 시 전달해주는 함수입니다.
정의
역할: 추천 상품 조회
함수명: groobee.getGroobeeKeyBaseRecommendAsync
파라미터
campaignKey
캠페인키
string
recommendBaseType
추천 종류(대문자)
string
recommendValue
추천 검색 값
string, object
recommendBaseType 종류 • CATEGORY (string) • GOODS (string) • KEYWORD (string) • MEMBER_DATA (object)
recommendBaseType에 따른 recommendValue • CATEGORY : 카테고리 코드 • GOODS : 상품코드 • KEYWORD : 검색어 • MEMBER_DATA
{ genderCode: "성별코드", ageCode: "나이코드" }
작성 예
결과 값
recommendType 이 MEMBER_DATA 일 경우 참고사항
MEMBER_DATA의 경우 object 형태로 전달해야 하며, string 형태로 전달 시 정상 동작하지 않을 수 있습니다.
MEMBER_DATA의 값은 어드민 설정의 회원정보로 등록한 값과 일치해야 합니다.
전체를 원할 경우
성별 전체 → genderCode: “ALL“
나이 전체 → ageCode: “ALL“

6. DI(노출)
실제 고객사에서 노출시킨 상품 정보를 그루비로 보내줍니다.
그루비로 노출시킨 상품 정보를 보내주면 통계에 집계되어 어드민에서 확인 가능합니다.
정의
역할: 전시되는 상품을 그루비에서 노출 처리
함수명: groobee.send
파라미터
type
노출 코드("DI" 고정 값)
string
groobeeObj
노출 관련 object
Object
7. CL(클릭)
고객이 클릭한 상품 정보를 그루비로 보내줍니다.
고객이 클릭한 상품 정보를 그루비로 보내주면 통계에 집계되어 어드민에서 확인 가능합니다.
정의
역할: 고객이 클릭한 상품을 그루비에서 클릭 처리
함수명: groobee.send
파라미터
type
노출 코드("CL" 고정 값)
string
groobeeObj
노출 관련 object
Object
8. 사용 가능 알고리즘 정의
사용 가능한 알고리즘을 확인합니다.
CATEGORY(카테고리 기반)
1. 카테고리 TOP N 2. 실시간 카테고리 TOP N 3. 연관 카테고리 상품
GOODS(상품 기반)
1. 함께 본 상품 2. 함께 구매한 상품 3. 함께 담은 상품 4. 구매 패턴 유사 상품 5. 상품명 기반 유사 상품 6. 딥러닝 기반 유사 상품 7. 연관 카테고리 상품 8. 이미지 기반 유사 상품 9. 딥러닝 기반 다음에 볼 상품
KEYWORD(검색어 기반)
1. 검색어 추천
9. 작성 예시
코드 작성 예시를 보여줍니다.
Last updated