개요
추천 요청이 성공하면 응답에tracking_token이 들어 있습니다. 오류 응답에는 없습니다. tracking_token은 응답한 추천 결과를 가리키는 추적 토큰이며, 추천 이벤트는 이 값과 상품 ID·위치로 어떤 추천의 어느 상품에서 일어난 일인지 연결합니다.
추천 요청 방법은 추천 요청을 참고하세요. 추천 로그 전송에는 액세스 토큰이 필요 없습니다.
tracking_token은 광고 응답의 ext.ad_log와 다른 값입니다. 이벤트에는 해당 추천 응답의 tracking_token을 수정하지 말고 그대로 사용하세요. 다른 응답의 값을 사용하면 의도한 추천과 연결되지 않습니다.item_impression으로 보냅니다.
추천 응답에서 보관할 값
추천 응답을 받으면 목록을 표시하는 동안tracking_token과 상품별 catalog_id·position을 함께 보관합니다. 전환을 측정한다면 사용자가 클릭한 상품의 값을 구매 완료 시점까지 전달해야 합니다.
추천 응답 예시
서비스의 운영 규칙으로 순서를 바꾸거나 일부 상품을 빼고 표시해도
event_position에는 화면 위치가 아니라 응답의 position을 그대로 넣습니다. A2는 이 값으로 상품이 어떤 추천 방식에서 나왔는지 찾습니다. 응답에 없는 위치는 집계되지 않습니다.
응답 노출 추적
imp를 언제 기록할지는 추천 지면의 노출 추적 방식에 따릅니다. 응답의 ext.ad_log_tracking_mode로 확인합니다.
vimp·clk·conv는 노출 추적 방식과 관계없이 서비스에서 보냅니다.
이벤트 보내기
모든 추천 이벤트는 이벤트 기록 API로 보냅니다.action과 대상 상품만 다르고 요청 방식은 같습니다.
200은 이벤트의 유효성이나 집계 완료를 보장하지 않습니다. 해석할 수 없는 토큰의 이벤트나 형식이 맞지 않는 항목은 집계에서 빠지므로 요청 필드의 형식을 지켜 보내세요.
요청 필드
API Reference에서는
event_items와 event_position이 선택 필드입니다. 다만 event_items가 없으면 상품별 지표와 사용자 추천 이력에 반영되지 않고, event_position이 없으면 vimp·clk·conv가 추천 성과 지표에 집계되지 않으므로 항상 보내세요.
응답 노출 (imp)
노출 이벤트 기준일 때, 추천 목록을 표시하면 응답의 상품을 모두 넣어 한 번 보냅니다. 같은 응답의 목록을 다시 그리거나 페이지를 넘길 때는 다시 보내지 않습니다.
sendRecoLog는 이벤트 기록 API를 호출하는 함수입니다.
가시 노출 (vimp)
추천 상품이 화면에 실제로 보이면 보인 상품을 보냅니다. 같은 시점에 화면에 들어온 상품은 한 이벤트에 함께 넣고, 같은 응답에서 이미 보낸 상품은 다시 보내지 않습니다. 새 추천 응답의 상품은 위치가 같아도 따로 보냅니다. vimp를 보낼 때마다 노출 1회가 집계되므로 상품마다 따로 보내면 노출 수가 늘어납니다.
IntersectionObserver처럼 요소가 화면 안에 들어왔는지 확인하는 방법을 사용할 수 있습니다.
클릭 (clk)
사용자가 추천 상품을 클릭하면 클릭한 상품 하나를 보냅니다. 브라우저에서는 클릭과 동시에 상품 페이지로 이동하므로 위 sendRecoLog처럼 keepalive를 사용합니다.
전환 (conv)
추천 상품을 클릭한 사용자가 구매를 완료하면, 클릭한 추천의 tracking_token과 구매한 상품의 catalog_id·position으로 conv를 보냅니다. 클릭 시점의 값을 장바구니와 결제 단계까지 전달해야 하므로 보통 구매를 확정하는 서비스 서버에서 보냅니다.
사용자 추천 이력
추천 요청에user.id를 보냈다면 토큰에 그 사용자가 담기고, vimp·clk·conv의 event_items가 사용자의 추천 이력에 반영됩니다. 추천 정책에 사용자 이력 조건이 있으면 A2는 이 이력으로 이미 본 상품을 제외하는 등 다음 추천을 조정합니다. imp는 이력에 반영되지 않습니다.
로그인하지 않은 사용자처럼 user.id 없이 받은 추천의 이벤트는 성과 지표에는 집계되지만 사용자 이력에는 반영되지 않습니다.
집계 확인
추천 성과 지표를 직접 조회하는 화면은 아직 제공되지 않습니다. 같은 광고 단위·기간의 서비스 기록을 정리해 A2 담당자와 대조합니다.
추천 성과는 A2 담당자가 구성한 추천 실험의 버킷별로 집계됩니다. 실험 없이 송출된 추천의 이벤트는 상품별 지표와 사용자 이력에만 반영됩니다.
개별 추천 로그의 수집 상태를 조회하는 화면이나 API는 제공되지 않습니다. 확인을 위해 같은 이벤트를 다시 보내지 마세요.
자주 발생하는 문제
응답 수가 실제 표시보다 많습니다
응답 수가 실제 표시보다 많습니다
추천 응답 기준이면 표시하지 않은 응답도 집계됩니다. 노출 이벤트 기준이면 같은 응답의
imp를 반복해서 보내지 않는지 확인합니다.클릭이나 가시 노출이 집계되지 않습니다
클릭이나 가시 노출이 집계되지 않습니다
type이 reco_log인지, tracking_token을 수정 없이 넣었는지, event_position에 응답의 position을 넣었는지 확인합니다.상품 위치별 성과가 실제와 다릅니다
상품 위치별 성과가 실제와 다릅니다
서비스에서 재정렬한 화면 위치를
event_position에 넣지 않았는지, event_items와 event_position의 순서가 같은지 확인합니다.전환이 집계되지 않습니다
전환이 집계되지 않습니다
구매 시점에 클릭한 추천의
tracking_token과 position이 전달되는지 확인합니다. 다른 추천 응답의 토큰을 넣으면 연결되지 않습니다.타임아웃 후 다시 보내야 할지 알 수 없습니다
타임아웃 후 다시 보내야 할지 알 수 없습니다
타임아웃만으로 처리 여부를 판단할 수 없습니다. 재전송하면 중복 집계될 수 있으므로 A2 담당자와 먼저 확인하세요.
