備註
Dynamics 365 Commerce 的零售興趣群組已從 Yammer 移至 Viva Engage。 如果您無法存取新的Viva Engage社群，請填寫此表單 （https://aka.ms/JoinD365commerceVivaEngageCommunity） 以新增，並繼續參與最新的討論。
本文提供有關流程和工具的資訊，您可以使用這些流程和工具來偵錯與 產品建議 或其在 Microsoft Dynamics 365 Commerce 中的結果相關的問題。
這很重要
Dynamics 365 商務推薦授權已不再提供給新購買。 現有客戶的續約將很快停止。
最佳做法
善用產品主控與變體的概念非常重要。 將變型合理分組到上層基準產品有助於清單演算法和服務建立更好的模型。 此外，該服務只能提供產品的一個執行個體，而不是將所有密切相關的變型放在清單中。 當所有密切相關的變型都放在清單中時，可能會出現錯誤或重複的結果。
為什麼產品未出現在我的推薦清單中？
通常，如果在產品推薦清單中看不到品項，則可能存在產品設定問題。 例如，可能存在不正確的產品開始日期或結束日期，維度可能設定錯誤，或產品可能不在正確的通路分類中等。
如果品項未出現在根據人工智慧機器學習 (AI-ML) 的推薦清單中，則品項可能不符合推薦清單的條件，或者它可能沒有足夠的購買交易來顯示推薦清單。
Microsoft 建議您檢查下列步驟：
- 確認已在 Commerce headquarters 中啟用產品推薦。 有關如何啟用此服務的詳細資訊，請參閱啟用產品推薦。
- 確認關鍵產品屬性已設定。 例如，產品分類必須設定為包含。
- 對於新分類的產品，產品最多可能需要 3 小時才能開始顯示在新的清單中。
- 如果某個產品仍未出現在「發燒貨」、「暢銷」、「其他人也喜歡」，或「經常一起購買」中，則該產品可能沒有足夠的交易。 在這種情況下，您可以等待更多交易發生，更新預設推薦清單參數，或使用手動干預來修改推薦產品清單結果。 有關推薦參數的詳細資訊，請參閱管理根據 AI-ML 的產品推薦結果。
- 確定產品符合清單的推薦標準。 有關產品推薦參數的詳細資訊，請參閱管理根據 AI-ML 的產品推薦結果。
如何防止傳回不良的推薦結果？
推薦清單需要大量交易才能製作結果。 因此，使用者提供完整的歷史交易資料非常重要。
此外，沒有交易或很少交易的產品通常沒有其他人也喜歡或經常一起購買結果，也不會顯示在發燒貨或暢銷推薦清單中。 這種情況常發生在新產品，或對於銷售量不高的舊產品。 熱門新商品會解決這個問題。
Microsoft 建議您遵循下列步驟：
- 確認產品符合該清單的推薦標準。 有關產品推薦參數的詳細資訊，請參閱管理根據 AI-ML 的產品推薦結果。
- 如果產品是新品，請考慮修改推薦清單，直到產品有更多的交易。 有關如何修改推薦清單結果的詳細資訊，請參閱管理根據 AI-ML 的產品推薦結果。
我可以移除一個產品，但仍然在商店中看到它嗎？
出現業務需求時，您可以調整演算法產生的清單。 然而，如果產品從推薦清單中移除，該產品仍可在商店中被發現。 有關如何修改產品推薦結果的詳細資訊，請參閱管理根據 AI-ML 的產品推薦結果。
如果必須阻止某品項在商店中被發現，則必須將項目分類值變更為排除。
如何將清單新增至電子商務網頁？
如需如何將產品推薦頁面新增至電子商務網站的資訊，請參閱將 產品推薦清單新增至頁面。
如何在 POS 啟用推薦？
啟用產品推薦後，您必須將推薦面板加入控制 POS 畫面。 在 POS裝置的交易畫面新增推薦控制功能，了解更多資訊。