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Présentation des modèles algorithmiques

Qu’est-ce que la modélisation algorithmique ?

La modélisation algorithmique dans l’Audience Manager fait référence à l’utilisation de la science de données pour développer vos audiences existantes ou les classer en personnas.
Pour ce faire, vous utilisez deux types d’algorithmes : Look-Alike Modeling et Predictive Audiences.

Modélisation analogue

Look-Alike Modeling vous aide à découvrir de nouvelles audiences uniques grâce à l’analyse automatisée des données. Le processus se début lorsque vous sélectionnez une caractéristique ou un segment, un intervalle de temps et des sources de données propriétaires et tiers. Vos choix fournissent les entrées pour le modèle algorithmique. Lorsque le processus d’analyse s’exécute, il recherche les utilisateurs éligibles en fonction de caractéristiques partagées de la population sélectionnée.
Une fois l’opération terminée, ces données sont disponibles dans le créateur de caractéristiques où vous pouvez les utiliser pour créer des caractéristiques basées sur la précision et la portée . De plus, vous pouvez créer des segments qui combinent des caractéristiques algorithmiques avec des caractéristiques basées sur des règles et ajouter d’autres exigences de qualification avec des expressions booléennes et des opérateurs de comparaison.
Look-Alike Modeling vous permet d’extraire de la valeur de toutes les données de caractéristiques disponibles de manière dynamique.
Pour en savoir plus sur Look-Alike Modelingcette méthode, voir Compréhension de la modélisation à l’apparence.

Audiences prédictives

Predictive Audiences permet de classer une audience inconnue en différentes personnes, en temps réel, à l’aide de techniques avancées de science des données.
Dans un contexte marketing, une persona est un segment d’audience défini par des visiteurs, des utilisateurs ou des acheteurs potentiels qui partagent un ensemble spécifique de caractéristiques comme des données démographiques, des habitudes de navigation, un historique des achats, etc.
Predictive Audiences les modèles poussent ce concept encore plus loin, en utilisant les capacités d'apprentissage automatique des Audiences Manager pour classer automatiquement les audiences inconnues en personnes distinctes. L'Audience Manager y parvient en calculant la propension de votre audience inconnue à un ensemble d'audiences connues.
Pour en savoir plus sur Predictive Audiencesles Audiences prédictives, voir Présentation de ces dernières.