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Übersicht über Audiencen

Predictive Audiences hilft Ihnen, eine unbekannte Audience in Echtzeit mithilfe fortschrittlicher Datenwissenstechniken in verschiedene Personen zu klassifizieren.
Dieser Artikel enthält eine Produktdokumentation, die Sie durch die Einrichtung und Nutzung dieser Funktion führen soll. Nichts in diesem Dokument ist eine Rechtsberatung. Bitte konsultieren Sie Ihren eigenen Rechtsbeistand für Rechtsberatung.
In einem Marketingkontext ist eine Audience ein Segment, das von Besuchern, Benutzern oder potenziellen Käufern definiert wird, die eine bestimmte Reihe von Eigenschaften gemeinsam haben, wie demografische Merkmale, Browsing-Gewohnheiten, Shopping-Geschichte usw.
Predictive Audiences Modelle gehen noch einen Schritt weiter, indem Sie die maschinellen Lernfunktionen von Audience Manager nutzen, um unbekannte Audiencen in verschiedene Personas zu klassifizieren. Audience Manager hilft Ihnen dabei, die Tendenz Ihrer unbekannten Erstanbieter-Audience für eine Reihe bekannter Erstanbieter-Audiencen zu berechnen.
Wenn Sie ein Predictive Audiences Modell erstellen, wählen Sie zunächst die Grundeigenschaften oder Segmente aus, nach denen die Audience Ihrer Zielgruppe klassifiziert werden soll. Diese Eigenschaften oder Segmente definieren Ihre Personas.
Während der Bewertungsphase erstellt das Modell ein neues Predictive Audiences Segment für jede Eigenschaft oder jedes Segment, die bzw. das Sie als Basiswert definiert haben. Wenn Audience Manager das nächste Mal einen Besucher aus Ihrer Zielgruppe-Audience anzeigt, der nicht für eine Persona klassifiziert ist (die für keine Ihrer Basiseigenschaften oder -segmente qualifiziert war), bestimmt das Predictive Audiences Modell, zu welchem der Vorhersagesegmente der Besucher gehören soll, und fügt den Besucher zu diesem Segment hinzu.
Sie können die vom Modell erstellten prädiktiven Segmente auf der Segments Seite identifizieren. Jedes Predictive Audiences Modell hat einen eigenen Ordner unter dem Predictive Audiences Ordner, und Sie können die Segmente jedes Modells sehen, indem Sie auf den Modellordner klicken.

Nutzungsszenarios

Damit Sie besser verstehen können, wie und wann Sie diese Funktion verwenden können, Predictive Audiencesgibt es einige Anwendungsfälle, die Audience Manager-Kunden mithilfe dieser Funktion lösen können.

Verwendungsfall Nr. 1

Als Vermarkter in einer E-Commerce-Firma möchte ich alle meine Web- und mobilen Besucher in verschiedene Kategorien zur Affinität von Marken klassifizieren, damit ich ihre Benutzererfahrung personalisieren kann.

Verwendungsfall Nr. 2

Als Marketingexperte in einer Media-Firma möchte ich meine nicht authentifizierten Web- und mobilen Besucher nach Lieblingsgenres klassifizieren, damit ich ihnen personalisierte Inhalte über alle Kanal hinweg vorschlagen kann.

Verwendungsfall 3

Als Anbieter für eine Airline-Firma möchte ich sicherstellen, dass ich meine Audience aufgrund ihres Interesses an Reisezielen klassifiziere, damit ich sie in Echtzeit und innerhalb eines kurzen Retargeting-Fensters bewerben kann.

Verwendungsfall Nr. 4

Als Anbieter möchte ich meine Erstanbieter-Audience in Echtzeit klassifizieren, damit ich schnell auf Trendnachrichten reagieren kann.

Verwendungsfall Nr. 5

Als Marketingspezialist möchte ich vorhersagen, in welcher Customer Journey die Besucher meiner Website sich befinden, wie z.B. Entdeckung, Interaktion, Kauf oder Bindung, damit ich sie entsprechend Zielgruppe haben kann.

Verwendungsfall Nr. 6

Als Medien-Firma möchte ich meine Audience kategorisieren, damit ich meine Werbeflächen zu Premium-Preisen verkaufen kann, während ich meinen Besucher relevante Anzeigen anbieten kann.

Funktionsweise prädiktiver Audiencen

Wenn Sie ein Predictive Audiences Modell erstellen, gehen Sie drei Schritte durch:
  1. Zuerst wählen Sie mindestens zwei Eigenschaften oder zwei Segmente aus, die Ihre Person definieren.
  2. Wählen Sie dann eine Eigenschaft oder ein Segment aus, das bzw. das die Audience der Zielgruppe definiert, die Sie klassifizieren möchten.
  3. Schließlich wählen Sie einen Namen für das Modell und eine Datenquelle aus, in der die prädiktiven Segmente gespeichert werden.

Auswahlkriterien für Personas

Sie können beliebige Eigenschaften oder Segmente Ihrer Erstanbieter auswählen, um Ihre Personas zu definieren. Für optimale Ergebnisse finden Sie jedoch eine Reihe empfohlener Best Practices:
  • Wählen Sie Ihre persönlichen Eigenschaften oder Segmente aus, damit jede Person mindestens hundert Geräte-IDs hat.
  • Wenn Ihre Eigenschaften auf geräteübergreifenden IDs basieren, können Sie sie in Segmente mit Profil Merge Rules einschließen, die Geräte-IDs verwenden, z. B. Device Graph. Dadurch wird sichergestellt, dass genügend Geräte-IDs vorhanden sind, von denen der Algorithmus lernen kann.
  • Es wird empfohlen, Eigenschaften oder einfache Segmente für Ihre Personen auszuwählen, die aus 1 bis 3 Eigenschaften bestehen.
  • Wählen Sie Grundlinieneigenschaften oder Segmente mit minimaler Überschneidung.
  • Achten Sie darauf, dass Sie granulare Eigenschaften in allen digitalen Eigenschaften erfassen.

Auswahlkriterien für die Audience der Zielgruppe

Ähnlich wie bei der Personenauswahl sollten Sie Ihre Eigenschaft oder Ihr Segment auswählen, das Ihre Zielgruppe so definiert, dass es Echtzeit-Benutzer mit komplexen Eigenschaften zur Klassifizierung in die richtige Persona hat.

Prognostische Audiencen - Modellschulungsphase

Bevor der Algorithmus Ihre Erstanbieter-Audience in die richtige Person klassifizieren kann, muss er sich auf Ihre Daten stützen.
Für jede von Ihnen definierte Person analysiert der Algorithmus die jeweilige Audience und bewertet jede beliebige Echtzeit- und/oder Onboard-Eigenschaften-Aktivität für seine Benutzer in den letzten 30 Tagen. Dieser Schritt findet einmal alle 24 Stunden statt, um Änderungen in Ihrer Erstanbieter-Audience zu berücksichtigen.

Prognostische Audiencen Modellklassifizierungsphase

Wenn ein Besucher, der zur Audience der Zielgruppe gehört, in Echtzeit angezeigt wird, bewertet das Modell, ob der Besucher zu den definierten Personas gehört. Für jeden Besucher, der keiner der Personen angehört, weist das Modell einen persönlichen Qualifikationswert zu.
Bei der Auswertung von Erstanbieter-Audiencen und der Zuweisung von Ergebnissen verwendet das Modell die in Ihrem Konto Profile Merge Rule definierte Standardeinstellung. Schließlich wird der Besucher in die Persona eingeteilt, für die er den höchsten Wert erhielt.

Überlegungen und Einschränkungen

Lesen Sie diesen Abschnitt sorgfältig durch, bevor Sie zur Implementierungsphase übergehen.
Berücksichtigen Sie beim Konfigurieren Ihrer Predictive Audiences Modelle die folgenden Überlegungen und Einschränkungen:
  • Sie können bis zu 10 Predictive Audiences Modelle erstellen.
  • Für jedes Modell können Sie bis zu 50 Basiseigenschaften/Segmente auswählen.
  • Zweiter- und Drittanbieterdaten werden derzeit nicht in unterstützt Predictive Audiences.
  • Die Audience wird nur für Erstanbieter-Audiencen in Echtzeit klassifiziert. Die Klassifizierung der integrierten Erstanbieter-Audiencen wird in zukünftigen Aktualisierungen möglicherweise unterstützt.
    Zurzeit wird der Wert Total Segment Population Ihrer Vorhersagesegmente als 0 angezeigt und Batch Outbound Data Transfers werden für Predictive-Audiencen nicht unterstützt. Dieses Verhalten wird sich in einem zukünftigen Update ändern.
  • Predictive Audiences führt eine Audience-Classification anhand Ihrer Erstanbieter-Eigenschaften aus allen Erstanbieter-Datenquellen durch.
  • Die Segmentbewertung Predictive Audiences verwendet den Standard, den Sie in Ihrem Konto definiert Profile Merge Rule haben. Weitere Informationen finden Sie Profile Merge Rules in der Dokumentation .
  • Einige Eigenschaften und Segmente werden nicht als Basis- oder Zielgruppe-Audiencen unterstützt. Predictive Audiences die Modelle können nicht gespeichert werden, wenn eine der folgenden Audiencen als Basislinien oder Zielgruppe ausgewählt wird:

Datenexportkontrolle

Prognostische Segmente, die von Predictive Audiences Modellen erstellt wurden, erben die Datenexportsteuerelemente aus den folgenden Erstanbieter-Datenquellen:
  1. Die Erstanbieter-Datenquelle, die Sie beim Erstellen des Modells auswählen.
  2. Die Erstanbieter-Datenquellen Ihrer Zielgruppe-Audience. Die Datenexportsteuerelemente der Eigenschaften oder Segmente, aus denen die Audience Ihrer Zielgruppe besteht.
Die neu erstellten Prognosemerkmale und -segmente unterliegen denselben Datenschutzeinschränkungen wie die oben beschriebene Vereinigung der Erstanbieter-Datenquellen.
Eigenschaften mit zusätzlichen Einschränkungen, die nicht Teil der Predictive Audiences Segmentdatenschutzbeschränkungen sind, werden aus der Schulungsphase ausgeschlossen und werden für das Modell nicht relevant.

Rollenbasierte Zugriffskontrollen

Die Eigenschaften und Segmente, die Sie für die Klassifizierung "Personas"und "Audience"auswählen, unterliegen den Audience Manager- Rollenbasierten Zugriffskontrollen .
Audience Manager-Benutzer können nur Eigenschaften oder Segmente für Personas- und Zielgruppen-Audiencen auswählen, für die sie über Berechtigung zur Ansicht verfügen.