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Preguntas frecuentes sobre Predictive Audiences

Preguntas frecuentes sobre Predictive Audiences.
 
¿Cuándo debería usar Predictive Audiences en lugar de Look-alike modeling?
Predictive Audiences y Look-alike modeling sirven para diferentes casos de uso. Estas son las principales diferencias entre los dos algoritmos:
  1. Look-alike modeling toma una pequeña audiencia como entrada y la amplía. Predictive Audiences toma una audiencia grande como entrada y la divide en distintas audiencias más pequeñas, definidas por las personalidades.
  2. El número de segmentos de base es diferente en cada algoritmo. Predictive Audiences requiere al menos dos líneas de base, mientras que Look-alike modeling utiliza una línea de base como máximo.
  3. Predictive Audiences realiza una evaluación de segmentos en tiempo real, mientras que Look-alike modeling no lo hace.
En función de su caso de uso, debe decidir qué modelo será más relevante para usted.
Puede considerar la construcción de un modelo de Predictive Audiences con una serie de líneas de base, lo que equivale a construir el mismo número de modelos de similitud, aunque sin la evaluación en tiempo real, y con una alta probabilidad de tener visitantes que se corresponden con diferentes personalidades, en lugar de con una sola personalidad diferenciada.
 
¿Cuántas personalidades o modelos puedo crear?
Puede crear hasta diez modelos de Predictive Audiences. Para cada uno, puede definir hasta 50 rasgos o segmentos de base.
 
¿Cómo puedo generar nuevos segmentos a partir de un segmento de Predictive Audiences?
Vaya a Audience Data > Segments y haga clic en la carpeta Predictive Audiences . Busque el segmento deseado, haga un duplicado y edítelo según sus necesidades.
 
¿Por qué algunos de mis visitantes incorporados no están clasificados?
Actualmente, la clasificación de audiencias solo funciona para cualificaciones en tiempo real, excepto para usuarios autenticados definidos como parte de Profile Merge Rules.
En una actualización futura se agregará la compatibilidad total con los datos incorporados.
 
¿Cuándo puedo ver los primeros resultados producidos por mi modelo?
Los resultados del modelo de Predictive Audiences están disponibles en un plazo de 24 horas a partir de la creación del modelo, si este se ejecuta correctamente.
Si el modelo no produce resultados en un plazo de 24 horas, póngase en contacto con su representante de Adobe.
 
¿Por qué mi modelo no produce resultados o muestra el estado de advertencia?
Las razones por las que los modelos de Predictive Audiences no producen resultados pueden ser varias:
  1. None of the selected persona traits / segments have enough user profiles. We recommend choosing your traits or segments so that each persona has at least a few hundred user profiles.
  2. None of the selected persona traits / segments have enough data in their user profiles (not enough traits to analyze).
  3. El rasgo de la audiencia o del segmento objetivo no tuvo usuarios activos o incorporados en los últimos 30 días.
  4. Los usuarios de la audiencia destinataria activos o incorporados en los últimos 30 días no tienen datos suficientes en sus perfiles de usuario (no tiene los rasgos suficientes para analizar).
  5. El segmento de audiencia de destinatario utiliza un segmento distinto Profile Merge Rule del que eligió para el modelo.
  6. Es posible que la fuente de datos de las características de audiencia de destinatario no se incluya en el modelo Profile Merge Rule que elija.
Para obtener resultados relevantes, el algoritmo Predictive Audiences evalúa las realizaciones de rasgos y segmentos en función de la actividad del usuario en tiempo real vista por el DCS. Si selecciona nuevos segmentos y rasgos básicos que aún no tienen suficientes usuarios, el algoritmo puede tardar un par de días en clasificar la audiencia.
Para obtener resultados óptimos, siga las directrices sugeridas en Criterios de selección de personalidades y Criterios de selección de la audiencia de destino .
 
Error¿Por qué mi modelo muestra el estado de ?
No se pudo ejecutar el modelo. In such cases, please reach out to your Adobe representative.
 
¿Cómo puedo cambiar elProfile Merge Rulepor unPredictive Audiences​segment?
Para crear un nuevo modelo, seleccione las mismas funciones y audiencia de destinatario que el modelo anterior. Durante la creación del modelo, asigne un Profile Merge Rule.
Como alternativa, puede utilizar el Generador Segment Builder de segmentos para crear manualmente un segment predictivo existente trait y asignarlo Profile Merge Rule como desee.
Sin embargo, no recomendamos esta práctica, ya que la predicción traits hereda automáticamente el Profile Merge Rule modelo al que pertenecen, y se construyen a partir de influyentes traits que cumplen con el Profile Merge Rule modelo.
 
¿QuéProfile Merge Ruledebería elegir?
Al elegir el Profile Merge Rule modelo, analice detenidamente el caso de uso.
Supongamos que la audiencia de destinatario segment utiliza una Profile Merge Rule base de perfiles autenticados + Device Graph perfiles, y se selecciona la misma Profile Merge Rule para el predictivo segments. En este caso, tanto el nivel del dispositivo como el nivel entre dispositivos traits se utilizarán para entrenar el modelo y para colocar al usuario en un predictivo segment.
Sin embargo, si selecciona un dispositivo Profile Merge Rule basado únicamente en perfiles de dispositivo, ninguno de los dispositivos cruzados traits tendrá influencia y no contribuirá a la colocación de los usuarios en un predictivo segment. Esto puede afectar negativamente a la precisión y al alcance del modelo.
Analice cuidadosamente el caso de uso y decida de qué trait tipos desea que el modelo aprenda y qué tipo de datos desea que el modelo utilice para la clasificación.
¿Podría dejar de clasificarse a un usuario de la audiencia de destino que no forme parte de ningún rasgo o segmento de personalidad?
Sí, en caso de que el usuario no tenga ningún rasgo en su perfil. En ese caso, el usuario obtendrá una puntuación de coincidencia de 0 en todos los rasgos o segmentos personales y, por lo tanto, no se clasificará en ninguno de los segmentos predictivos.
 
¿Un usuario que ha sido clasificado en uno de los segmentos predictivos puede reubicarse en otro segmento de Predictive Audiences?
Sí. Como el algoritmo se forma a diario, aplica los cambios para cada una de las personalidades en términos de puntuación de rasgos. Si un usuario que forma parte de un segmento Predictive Audiences está activo, los cambios en su puntuación de rasgos pueden modificar la clasificación en función de la actividad de los últimos 30 días.
 
¿Puedo ver los rasgos que rigen la clasificación de audiencias?
Sí, puede ver todos los rasgos influyentes de todas las líneas de base en la página de creación de informes del modelo. Consulte Rasgos influyentes .
 
¿Qué le ocurre al modelo si edito uno de sus rasgos o segmentos de línea de base?
El modelo evalúa los rasgos o segmentos una vez al día. La clasificación actualizada debería verse al día siguiente de su actualización.
 
¿Puedo seleccionar las fuentes de datos de las que aprenderá el modelo?
No, no se admite la selección de fuentes de datos. El algoritmo de Predictive Audiences aprende de todos los rasgos de origen.