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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。
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
 
オンボーディングされた訪問者の一部が分類されないのはなぜですか?
現在、オーディエンスの分類は、Profile Merge Rules の一部として定義された認証済みのユーザーを除き、リアルタイム選定に対してのみ機能します。
オンボーディングされたデータの完全なサポートは、将来のアップデートで追加される予定です。
 
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。
  1. 選択したペルソナの特性/セグメント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特性またはセグメントを選択することをお勧めします。
  2. 選択したペルソナの特性/セグメント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)。
  3. ターゲットオーディエンスの特性/セグメントに、過去 30 日以内のアクティブなユーザーやオンボーディングされたユーザーが含まれていなかった。
  4. 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)。
適切な結果を生成するために、Predictive Audiences アルゴリズムは、DCS で確認されるリアルタイムユーザーアクティビティに基づいて、特性およびセグメントの適合を評価します。まだ十分なユーザー数を含んでいない新しいベース特性およびセグメントを選択する場合、アルゴリズムによってオーディエンスが分類されるまで数日かかることがあります。
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。
 
モデルがエラー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、アドビの担当者にお問い合わせください。
 
Predictive Audiences セグメントのプロファイル結合ルールはどうしたら変更できますか?
Predictive Audiences セグメントを複製して、複製したセグメントの Profile Merge Rule を変更します。
 
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。
 
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。