Steigerung und Konfidenz – Häufig gestellte Fragen zu A4T

Antworten Berechnete Metriken werden derzeit in Steigerungs- und Konfidenzfunktionen nicht unterstützt. Analytics berechnet Metriken auf aggregierter Ebene und nicht auf Besucherebene. Konfidenz ist insbesondere eine Berechnung auf Besucherebene.

Nicht berechnete (standardmäßige) Ereignisse werden in Steigerung und Konfidenz unterstützt. Sie werden zum Zähler in der Steigerungsfunktion. Der Zähler kann keine Berechnung selbst sein. Der Nenner sind die normalisierenden Metriken (Impressionen, Besuche oder Besucher). Beispiele für Standardereignisse sind Bestellungen, Umsatz, Aktivitätskonversionen, benutzerspezifische Ereignisse 1-1000 usw. Allgemeine Optimierungsmetriken wie die Konversationsrate (Bestellungen/Besucher) und RPV (Umsatz/Besucher) werden in Steigerung und Konfidenz unterstützt.

Beispiele für nicht unterstützte Metriken oder Anwendungsfälle sind:

• Durchschnittlicher Bestellwert (Umsatz/Bestellung, pro Besucher). AOV wird nicht unterstützt, da der Zähler eine berechnete Metrik ist. Stattdessen wird empfohlen, die beiden beeinflussenden Metriken von AOV zu berücksichtigen: Umsatz pro Besucher und Konversionsrate.
• Berechnete Metriken, die die Summe der Standardereignisse darstellen. Sie können beispielsweise zehn verschiedene Lead-Formulare in zehn separate Ereignisse verfolgen und sie dann zusammen hinzufügen, um die Gesamtzahl der Lead-Übermittlungen zu erhalten. Eine empfohlene Methode zur Verfolgung dieser Ereignisse besteht darin, ein einzelnes Lead-Sendeereignis in Analytics zu implementieren und dann einen eVar zu verwenden, um den Typ des Lead-Formulars zu erfassen. Die Verwendung dieser Methode erfordert weniger Variablen und stellt sicher, dass Sie die einzelne Metrik für die Übermittlung von Leads in Steigerungs- und Konfidenzfunktionen verwenden können.

Antwort

Adobe Analytics behandelt alle Metriken als nicht binär und berechnet daher Konfidenz-/p-Werte auf eine Weise, die sich von der Verwendung binärer Metriken in einem regulären t-Test unterscheidet. Insbesondere ermöglichen die von A4T verwendeten Berechnungen jedem Benutzer ein kontinuierliches Metrikergebnis (nicht nur 1 oder 0 für jeden Benutzer), sodass die Varianz (oder die Standardabweichung) für jedes Erlebnis entsprechend berechnet werden muss. Extreme Bestellungen werden nicht berücksichtigt. Außerdem wird bei der Konfidenzberechnung keine Bonferroni-Korrektur für mehrere Angebote angewendet.