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Target-Aktivitätstypen

Laden Sie eine interaktive PDF-Datei herunter, in der die verschiedenen Aktivitätstypen in Adobe Target (außer Empfehlungen) beschrieben werden.
For the best experience and to share with others, download the interactive Adobe Target Activities Guide PDF .

Welche Funktion hat sie?

Aktivitätstyp
Details
Manueller A/B-Test
Vergleicht zwei oder mehr Erlebnisse, um zu prüfen, durch welche Erlebnisse Konversionen über einen zuvor definierten Testzeitraum am besten optimiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter A/B-Test .
Automatische Zuordnung
Identifiziert einen Gewinner unter zwei oder mehr Erlebnissen und leitet den Traffic dann an den Gewinner weiter, wobei die Konversionen durch die Testausführung und das Lernen erhöht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Zuordnung .
Automatisches Targeting
Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem mehrere vom Vermarkter definierte Erlebnisse mit hoher Leistung identifiziert werden und das passendste Erlebnis für Benutzer bereitgestellt wird. Dies basiert auf den individuellen Kundenprofilen und dem Verhalten ähnlicher vorheriger Besucher. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Targeting für personalisierte Erfahrungen .
Automatisierte Personalisierung (AP)
Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem spezielle Angebote oder Nachrichten kombiniert und anschließend basierend auf den individuellen Kundenprofilen verschiedene Angebotsvarianten zugeordnet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisierte Personalisierung .
Multivariate Tests (MVT)
Vergleicht Kombinationen aus Angeboten für Elemente auf einer Seite, um zu bestimmen, welche Kombination für eine spezielle Zielgruppe die besten Ergebnisse erzielt. Identifiziert zudem das Element der Seite, durch das für Konversionen über einen zuvor definierten Zeitraum die besten Verbesserungen erzielt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Multivarianz-Test .
Erlebnis-Targeting (XT)
Stellt Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz aus vermarkterdefinierten Regeln und Kriterien bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Erlebnis-Targeting .

Warum verwenden?

Aktivitätstyp
Grund
Manueller A/B-Test
Ein stark gesteuertes Experiment mit Traffic-Messungen, die nach Prozentsätzen statt nach einer Regel aufgeteilt sind. Es ermöglicht Ihnen das Analysieren der Testdaten, das Sammeln von Insights zu Ihrer Zielgruppe und das Bestimmen des Erlebnisses mit der besten Leistung.
Automatische Zuordnung
Eine Methode zum Identifizieren eines Gewinnererlebnisses und zum Anpassen der Traffic-Zuordnung, sodass es schnellstmöglich für Besucher bereitgestellt werden kann. Dadurch wird eine schnellere und höhere Konversionswahrscheinlichkeit erzielt.
Automatisches Targeting
Eine Methode zum Identifizieren der Gewinner unter mehreren Erlebnissen und zum anschließenden Bereitstellen des am besten geeigneten Erlebnisses für spezifische Besucher. Das Targeting wird im Laufe der Zeit im Zuge der sich verändernden Besucherinteressen angepasst, weil der Algorithmus die Neigung eines Besuchers zur Konversion für eine bestimmtes Erlebnis in einer bestimmten Zeit vorhersagt.
Automatisierte Personalisierung (AP)
Eine Methode zum Personalisieren eines Angebotssatzes (erstellt oder vordefiniert, in Elementen auf einer einzelnen oder auf mehreren Seiten) und Bereitstellen von Angebotskombinationen, mit denen Besucher am besten angelockt werden.
Multivariate Tests (MVT)
Eine Methode zum Anzeigen mehrerer Angebote in mehreren Elementen und zum anschließenden gleichzeitigen Testen der resultierenden eindeutigen Erlebnisse anhand eines angegebenen Ziels. Dies hilft bei der Bestimmung der erfolgreichsten Elementvariante und kann potenziell darlegen, welche Elemente den größten positiven oder negativen Einfluss auf die Interaktion eines Besuchers haben.
Erlebnis-Targeting (XT)
Eine Methode für das Targeting spezieller Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz mit definierten Zuordnungsregeln.

Welche Marketer sollten sich dafür entscheiden?

Aktivitätstyp
Vermarkter
Manueller A/B-Test
Kennt sich mit Statistiken aus.
Hat die Zeit, das Ende des Testzeitraums abzuwarten, um die Ergebnisse zu analysieren.
Automatische Zuordnung
Hat eine kurzes Zeitfenster.
Muss das beste Erlebnis bestimmen und schnell bereitstellen.
Möchte in der Lage sein, während der Testausführung einen Blick auf die Ergebnisse zu werfen.
Automatisches Targeting
Hat verschiedene qualifizierte Erlebnisse.
Möchte speziellen Besuchern zur optimalen Zeit Erlebnisse basierend auf ihren dynamischen und sich ändernden Profilen zuordnen.
Automatisierte Personalisierung (AP)
Hat ein oder mehrere Angebote.
Möchte Angebotskombinationen erstellen, die für eine Vielzahl eindeutiger Profile und Verhalten optimale personalisierte Erlebnisse für spezifische Benutzer liefern.
Multivariate Tests (MVT)
Kennt sich mit Statistiken aus.
Hat ein oder mehrere Angebote.
Möchte Konversionstrends bezüglich der Interaktionen mit Seitenelementen analysieren.
Erlebnis-Targeting (XT)
Muss für eine spezielle Zielgruppe ein bestimmtes Erlebnis oder einen bestimmten Inhalt bereitstellen.

Statistische Details

Aktivitätstyp
Details
Manueller A/B-Test
Der Test vergleicht alle Challenger-Erlebnisse mit einem Kontrollerlebnis und weist dann allen Erlebnissen einen Rang zu. Dabei werden sowohl ein Gewinner- als auch ein Verlierererlebnis im Vergleich zum Kontrollerlebnis bestimmt.
Automatische Zuordnung
Der Test erzeugt direkt eine statistische Garantie für einen echten Gewinner und leitet dann mithilfe des Gewinnererlebnisses mehr Traffic zu den Zielgruppen mit höherer Konversionswahrscheinlichkeit.
Automatisches Targeting
Der Optimierungsmechanismus identifiziert die relevante Zielgruppe für die einzelnen Erlebnisse, indem Lift-Anstiege und -Rückgänge im Verlauf der Zeit dargestellt werden. Vor der Bestimmung, welches Erlebnis für welchen Besucher bereitgestellt wird, erhält er von Konversionen, Segmenten, Parametern und Profilskripten Informationen. An dieser Stelle wird der zu verwendende Algorithmus ausgewählt, um eine höhere Lift- und Konversionsrate zu generieren.
Automatisierte Personalisierung (AP)
Der Optimierungsmechanismus passt fortlaufend an, welche Erlebnisse für welche Besucher bereitgestellt werden. Dies basiert auf dem Verhalten neuer Besucher und dem bisherigen Verhalten ähnlicher Besucher, wobei die Leistung eines Angebots anhand gleichzeitiger Kontrollgruppen gemessen wird.
Multivariate Tests (MVT)
Der Test hilft bei der Bestimmung des relativen Einflusses, den spezielle Elemente auf die Konversion haben.
Erlebnis-Targeting (XT)
Die Methode definiert Regeln für das Targeting eines speziellen Erlebnisses oder eines speziellen Inhalts für eine spezifische Zielgruppe. Benutzer können auf Erlebnisebene Aktualisierungen vornehmen.

Vorteile und Überlegungen

Aktivitätstyp
Vorteile
Zu beachten
Manueller A/B-Test
Der A/B-Tests vermittelt Ihnen ein umfassendes Verständnis bezüglich der Leistung der einzelnen Erlebnisse, statt dass Sie nur erfahren, welches Erlebnis die beste Leistung erzielt.
Wenn Sie sich in einem A/B-Test die Testergebnisse ansehen, bevor die Abtastgröße erreicht wird, riskieren Sie, dass Sie ungenauen Ergebnissen vertrauen (Sie können nicht frühzeitig „hineinlinsen“!). Die Ursache dafür liegt darin, dass im Gegensatz zur automatischen Zuweisung bei einem A/B-Test die Traffic-Bereitstellung fest ist. Dies ist auch dann der Fall, wenn Sie erkannt haben, dass einige Erlebnisse eine bessere Leistung erzielen als andere.
Automatische Zuordnung
Durch das automatische Zuweisen werden die Kosten eines typischen A/B-Tests gesenkt, weil er eine höhere Gesamtkonversionsrate bietet als ein manueller A/B-Test. Die Konversionsrate ist höher, weil beim automatischen Zuweisen mehr Traffic an das Erlebnis mit der besten Leistung geleitet wird. Das heißt, Sie können den Vorteil des jeweiligen Gewinnererlebnisses noch vor dem Ende des Testzeitraums erkennen (Sie können vorab hineinlinsen!).
Beim automatischen Zuweisen wird zwar der Gewinner identifiziert, unter den Verlierern erfolgt jedoch keine Differenzierung. Wenn Sie wissen müssen, welche Leistung mit den einzelnen Erlebnissen erzielt wurde, ist der A/B-Test vorzuziehen. Die Funktion „Automatisch zuweisen“ funktioniert nur mit der erweiterten Metrikeinstellung „Anzahl erhöhen und Benutzer in Aktivität belassen“.Demnach sollten Sie den A/B-Test verwenden, wenn wiederholte Konversionen nicht gezählt werden sollen. Das automatische Zuweisen kann keine Berichte in A4T nutzen.
Automatisches Targeting
Beim automatischen Targeting wird das maschinelle Lernen auf beliebige Erlebnisse angewendet. Dies schließt auch Erlebnisse mit mehreren Seiten ein. Zudem können Sie beim Anwenden des bekannten Arbeitsablaufs für den A/B-Test vom Wert der automatisierten Personalisierung profitieren.
Wenn Sie beim automatischen Targeting den Inhalt Ihrer Angebote oft oder regelmäßig ändern möchten, benötigt der Algorithmus nach jeder Änderung ausreichend Zeit zum Erkennen der Lerninhalte und für die Bereitstellung dieser Inhalte für die richtigen Besucher. Das automatische Targeting kann keine Berichte in A4T nutzen.
Automatisierte Personalisierung (AP)
Mit der automatisierten Personalisierung können Sie all Ihre Angebote an zentraler Stelle sammeln, und der Algorithmus bestimmt die optimale Kombination aus den Angeboten. Die Angabe oder Erstellung individueller Erlebnisse ist nicht erforderlich. Für die automatisierte Personalisierung wird derselbe maschinelle Lernalgorithmus wie beim automatischen Targeting verwendet.
Wenn Sie mehrere Angebote kombinieren, kommt es zu einer kombinatorischen Explosion, für die wiederum viel Traffic erforderlich ist. Der Algorithmus der automatisierten Personalisierung berücksichtigt eine Vielzahl von Faktoren und benötigt daher den meisten Traffic. Die automatisierte Personalisierung kann keine Berichte in A4T nutzen.
Multivariate Tests (MVT)
Mit dem Multivariate Tests sind Sie in der Lage, mehrere Elemente gleichzeitig zu testen.
Ein Multivarianz-Test ist zeitaufwändig, und aufgrund mehrerer involvierter Variablen liefert er nicht zwangsläufig mit Sicherheit ein Gewinnererlebnis. Den zum Abschließen des Tests benötigten Traffic zu erreichen ist oftmals eine große Herausforderung. Da alle Multivarianz-Testexperimente vollfaktoriell sind, können zu viele gleichzeitig geänderte Elemente schnell zu einer großen Anzahl möglicher Kombinationen führen, die getestet werden müssen. Selbst bei einer Website mit ziemlich hohem Traffic-Aufkommen kann es schwierig werden, einen Test mit mehr als 25 Kombinationen innerhalb einer vernünftigen Zeit abzuschließen.
Erlebnis-Targeting (XT)
Mit dem Erlebnis-Targeting können Sie schnell auf Insights reagieren, die aus beliebigen Aktivitätsergebnissen abgeleitet wurden. Wenn Sie beispielsweise einen A/B-Test ausgeführt haben, bei dem zwar der Challenger nicht besser war als die Kontrolle, die Ergebnisse jedoch darauf hindeuten, dass bei einem sehr speziellen Besuchersegment in der Tat mit dem Challenger ein 4-fach höherer Konversionswert erzielt wurde als mit der Kontrolle, können Sie das Erlebnis-Targeting verwenden, um das Challenger-Erlebnis an das jeweilige Segment weiterzuleiten.
Beim Erlebnis-Targeting können Sie die Prozentaufteilung eines Erlebnisses über mehrere Zielgruppen nicht kontrollieren.