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Häufig gestellte Fragen zu vorhersagekräftigen Zielgruppen

Häufig gestellte Fragen zu Predictive Audiences.
 
Wann sollte ich Predictive Audiences anstatt Look-alike modeling verwenden?
Predictive Audiences und Look-alike modeling bedienen verschiedene Anwendungsfälle. Die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden Algorithmen sind:
  1. Look-alike modeling erwartet eine kleine Zielgruppe als Eingabe und erweitert diese. Predictive Audiences erwartet eine große Zielgruppe als Eingabe und teilt sie anhand der von Ihnen definierten Personas in kleinere eindeutige Zielgruppen auf.
  2. Die Anzahl der Basissegmente ist für jeden Algorithmus unterschiedlich. Predictive Audiences erfordert mindestens zwei Grundlinien, während Look-alike modeling höchstens eine Basislinie verwendet.
  3. Predictive Audiences wertet die Segmente in Echtzeit aus, während Look-alike modeling dies nicht tut.
Je nach Anwendungsfall sollten Sie entscheiden, welches Modell für Sie angemessener ist.
Sie können das Erstellen eines Predictive Audiences-Modells mit einer Reihe von Grundlinien dem Erstellen der gleichen Anzahl von Look-alike-Modellen vergleichen, nur ohne die Echtzeitauswertung und mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit, dass Besucher mehreren verschiedenen Personas angehören, anstatt einer eindeutigen Persona.
 
Wie viele Personas/Modelle darf ich erstellen?
Sie können bis zu 10 Predictive Audiences-Modelle erstellen. Für jedes Modell können Sie bis zu 50 Grundlinieneigenschaften oder Segmente definieren.
 
Wie kann ich neue Segmente aus einem Predictive Audiences-Segment erstellen?
Gehen Sie zu Audience Data > Segments und klicken Sie auf den Ordner Predictive Audiences . Suchen Sie nach dem gewünschten Segment, duplizieren Sie es und bearbeiten Sie es nach Ihren Bedürfnissen.
 
Warum wurden einige meiner integrierten Besucher nicht klassifiziert?
Derzeit funktioniert die Zielgruppen-Classification nur für Echtzeitqualifikationen, außer für authentifizierte Benutzer, die als Teil von Profile Merge Rules definiert wurden.
Die Unterstützung aller integrierter Daten wird in einer zukünftigen Aktualisierung hinzugefügt.
 
Wann kann ich die ersten Ergebnisse meines Modells sehen?
Predictive Audiences-Modellergebnisse sind innerhalb von 24 Stunden nach der Modellerstellung verfügbar, wenn das Modell erfolgreich ausgeführt wird.
Sollte das Modell nicht innerhalb von 24 Stunden Ergebnisse liefern, wenden Sie sich bitte an Ihren Adobe-Support-Mitarbeiter.
 
Warum liefert mein Modell keine Ergebnisse oder zeigt den Warnungsstatus an?
Predictive Audiences-Modelle können aus einer Reihe von Gründen zu keinen Ergebnissen führen:
  1. Keine(s) der ausgewählten Persona-Eigenschaften/-Segmente verfügt über genügend Benutzerprofile. Es wird empfohlen, die Eigenschaften oder Segmente so auszuwählen, dass jede Persona über mindestens hundert Benutzerprofile verfügt.
  2. Keine(s) der ausgewählten Persona-Eigenschaften/-Segmente verfügt über genügend Daten in den Benutzerprofilen (nicht genügend Eigenschaften zum Analysieren).
  3. In den letzten 30 Tagen gab es für die entsprechende Eigenschaft/das Segment der Zielgruppe keine aktiven oder integrierten Benutzer.
  4. Die Benutzer der Zielgruppe, die in den letzten 30 Tagen aktiv waren oder integriert wurden, verfügen nicht über genügend Daten in ihren Benutzerprofilen (nicht genügend Eigenschaften zum Analysieren).
Um relevante Ergebnisse zu erzielen, bewertet der Predictive Audiences-Algorithmus Eigenschaften- und Segmentrealisierungen anhand der vom DCS erkannten Echtzeit-Aktivität des Benutzers. Wenn Sie neue Basiseigenschaften und Segmente auswählen, für die noch nicht genügend Benutzer vorhanden sind, kann es einige Tage dauern, bis der Algorithmus Ihre Zielgruppe klassifiziert.
Um optimale Ergebnisse zu erzielen, befolgen Sie die empfohlenen Richtlinien aus den Auswahlkriterien für Personas und den Auswahlkriterien für Zielgruppen .
 
Warum zeigt mein Modell den Fehlerstatus an?
Das Modell konnte nicht ausgeführt werden. In solchen Fällen wenden Sie sich bitte an Ihren Adobe-Support-Mitarbeiter.
 
Wie kann ich die Profilzusammenführungsrichtlinie für ein vorhersagekräftiges Zielgruppensegment ändern?
Duplizieren Sie das Predictive Audiences-Segment und andern Sie die Profile Merge Rule für das duplizierte Segment.
 
Kann ein vorkommen, dass ein Benutzer aus der Zielgruppe, der nicht Teil einer/s Persona-Eigenschaft/-Segments ist, nicht klassifiziert wird?
Ja, falls im Profil des Benutzer keine Eigenschaften angegeben sind. In diesem Fall erhält der Benutzer eine Übereinstimmungsbewertung von 0 für alle Persona-Eigenschaften/-Segmente und wird daher nicht in eines der Vorhersagesegmente klassifiziert.
 
Kann ein Benutzer, der in eines der Vorhersagesegmente klassifiziert wurde, in ein anderes Predictive Audiences-Segment umklassifiziert werden?
Ja. Da der Algorithmus täglich trainiert wird, wendet er die Änderungen für jede der Personas in Bezug auf die Bewertung der Eigenschaften an. Wenn ein Benutzer, der Teil eines Predictive Audiences-Segments ist, aktiv ist, können die Änderungen in seinem Eigenschaftswert die Classification basierend auf der Aktivität der letzten 30 Tage ändern.
 
Kann ich die Eigenschaften sehen, nach denen die Zielgruppe klassifiziert wurde?
Ja, Sie können alle einflussnehmenden Eigenschaften für alle Grundlinie auf der Seite mit den Modellberichten sehen. Siehe Einflussnehmende Eigenschaften .
 
Was passiert mit dem Modell, wenn ich eine seiner Grundlinieneigenschaften oder -segmente bearbeite?
Das Modellwertet die Eigenschaften oder Segmente einmal täglich aus. Die aktualisierte Classification sollte am nächsten Tag nach der Aktualisierung angezeigt werden.
 
Kann ich die Datenquellen auswählen, aus denen das Modell lernen soll?
Nein, die Auswahl von Datenquellen wird nicht unterstützt. Der Predictive Audiences-Algorithmus lernt von all Ihren Erstanbietereigenschaften.