Predictive Audiences に関する FAQ
Predictive Audiences に関するよくある質問です。
Look-alike modeling に対して、Predictive Audiences はいつ使用する必要がありますか？
Predictive Audiences と Look-alike modeling では、異なるユースケースを提供します。2 つのアルゴリズムの主な違いを次に示します。
- Look-alike modeling は、少数のオーディエンスを入力として取り、それを拡張します。Predictive Audiences は、多数のオーディエンスを入力として取り、ペルソナによって定義された、より少数の個別のオーディエンスに分割します。
- ベースセグメントの数は、アルゴリズムごとに異なります。Predictive Audiences では少なくとも 2 つのベースラインが必要なのに対して、Look-alike modeling で使用するベースラインは、最大で 1 つです。
- Predictive Audiences はリアルタイムセグメント評価を実行するのに対して、Look-alike modeling は実行しません。
お客様のユースケースに基づいて、どちらのモデルがより適切かを判断する必要があります。
複数のベースラインの Predictive Audiences モデルの構築は、リアルタイム評価のみを除いた、同じ数の類似（look-alike）モデルの構築と同等と考えることができます。また、1 つの個別のペルソナではなく、複数の異なるペルソナに属する訪問者を含む可能性が非常に高くなります。
ペルソナ／モデルはいくつ作成できますか？
最大 10 個の Predictive Audiences モデルを作成できます。各モデルについて、最大 50 個のベースライン特性またはセグメントを定義できます。
Predictive Audiences セグメントから新しいセグメントを構築するにはどうしたらいいですか？
Audience Data／Segments に移動して、Predictive Audiences フォルダーをクリックします。目的のセグメントを見つけて、複製し、必要に応じて編集します。
モデルで生成される最初の結果はいつ確認できますか？
Predictive Audiences モデルが正常に実行されている場合、モデルの結果は、モデル作成後 24 時間以内に利用できます。
モデルが 24 時間以内に結果を生成しない場合は、アドビの担当者にお問い合わせください。
モデルが結果を生成しなかったり警告ステータスが表示されたりするのはなぜですか？
Predictive Audiences モデルは、いくつかの理由で結果の生成に失敗する可能性があります。
- 選択したペルソナの traits／segments に十分なユーザープロファイルがない。各ペルソナが少なくとも数百のユーザープロファイルを含むように traits または segments を選択することをお勧めします。
- 選択したペルソナの traits／segments のユーザープロファイルに十分なデータがない（分析するのに十分な特性がない）。
- ターゲットオーディエンスの特性／セグメントには、アクティブなユーザーもオンボーディングされたユーザーもありません。
- 過去 30 日以内のアクティブまたはオンボーディングされたターゲットオーディエンスユーザーのユーザープロファイルに、十分なデータがない（分析するのに十分な特性がない）。
- ターゲットオーディエンスセグメントでは、モデルに対して選択したものとは異なる Profile Merge Rule が使用されます。
- ターゲットオーディエンス特性のデータソースが、モデルに選択した Profile Merge Rule に含まれていない場合があります。
最適な結果を得るには、ペルソナの選択条件およびターゲットオーディエンスの選択条件に記載されている推奨ガイドラインに従ってください。
モデルが Error ステータスを示しているのはなぜですか？
モデルが実行に失敗しました。このような場合は、Adobe の担当者にお問い合わせください。
Predictive Audiences segment の Profile Merge Rule の変更の仕方を教えてください。
以前のモデルと同じ人物およびターゲットオーディエンスを選択して、新しいモデルを作成します。モデルの作成時に、別の Profile Merge Rule を割り当てます。
何 Profile Merge Rule を選ぶべきか教えてください。
モデルに対して Profile Merge Rule を選択する場合は、使用例を詳細に分析します。
ターゲットオーディエンス segment が、認証済みのプロファイルと Device Graph プロファイルに基づいた Profile Merge Rule を使用し、予測 segments に同じ Profile Merge Rule を選択したとします。この場合、デバイスレベルとクロスデバイスレベル traits は、モデルのトレーニングや、ユーザーの予測 segment への配置に使用されます。
ただし、デバイスのプロファイルのみを基にして Profile Merge Rule を選択した場合、クロスデバイス traits に影響を与えることはなく、ユーザーの予測 segment への配置には貢献しません。これは、モデルの精度とリーチに悪影響を与える可能性があります。
使用例を慎重に分析し、モデルに学習させる trait タイプと分類に使用するデータのタイプを決定します。
どのペルソナの特性／セグメントにも属さないターゲットオーディエンスのユーザーは、分類されないことがありますか？
プロファイルにどの特性も含まないユーザーの場合、分類されないことがあります。その場合、ユーザーは、すべてのペルソナの特性／セグメントで 0 に相当するスコアを獲得し、その結果、どの予測セグメントにも分類されません。
予測セグメントのいずれかに分類されたユーザーは、異なる Predictive Audiences セグメントに分類できますか？
はい。アルゴリズムは、日々学習を重ねるので、特性スコアに関して各ペルソナに変更が適用されます。Predictive Audiences セグメントに属するユーザーがアクティブである場合、その特性スコアの変更により、過去 30 日間のアクティビティに基づいて分類が変更される可能性があります。
どのオーディエンスの分類がおこなわれているかによって、特性を確認できますか？
はい、モデルレポートページのすべてのベースラインについて、影響力の大きいすべての特性を確認できます。Influential Traits を参照してください。
予測特性の有効期間（TTL）は変更できますか？
予測特性の TTL は 0（全期間）に設定されており、変更できません。Predictive Audiences では、ユーザーがベースセグメントに該当する場合や、別の予測セグメントに再分類された場合にのみ、ユーザーを予測セグメントから削除することができます。
必要な場合は、予測特性とアクティビティ特性の両方を含む新しいセグメントを作成し、TTL を指定して、この機能の使用を回避できます。
ベースライン特性またはセグメントの 1 つを編集すると、モデルはどうなりますか？
モデルは、1 日に 1 回、特性またはセグメントを評価します。更新の翌日に、更新された分類を確認する必要があります。
モデルが学習するデータソースを選択できますか？
いいえ、データソースの選択はサポートされていません。Predictive Audiences アルゴリズムは、すべてのファーストパーティ特性から学習します。