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알고리즘 속성

알고리즘 속성은 현재 Adobe Analytics Labs를 통해서만 제공됩니다 . 이 기능은 결국 일반 릴리스의 일부가 됩니다.
분석 작업 공간의 알고리즘 속성 모델은 통계적 기법을 사용하여 보고서나 자유 형식 테이블의 차원 값에 크레딧을 할당한다는 점에서 다른 모델과 다릅니다. 분석 작업 공간의 다른 모든 기여도 모델과 마찬가지로, 차원 또는 지표에서 사용할 수 있으며 무제한 세그먼테이션 및 분류를 지원하고 테이블의 차원에 대한 변환 중 100%("분수" 기여도)를 분배합니다.
기여도에 사용되는 알고리즘은 협업 게임 이론의 Harsanyi Probjection을 기반으로 합니다. Harsanyi 배당은 Shapley 값 솔루션(노벨 경제학상 수상자인 Lloyd Shapley의 이름을 따름)의 일반화로, 결과에 불평등한 기여로 게임 참가자의 신용을 분배하는 것입니다.
높은 수준에서 각 터치포인트의 전환 크레딧에 대한 기여도 계산은 전환 시점의 각 마케팅 접점을 흑자가 균등하게 분배되어야 하는 플레이어의 연합으로 간주합니다. 각 연합의 잉여금은 각 하위 연합(또는 이전에 참가한 차원 값)에 의해 이전에 생성된 잉여금에 따라 재귀적으로 결정됩니다. 자세한 내용은 John Harsanys와 Lloyd Shapley의 원본 논문을 참조하십시오.
  • Shapley, Lloyd S.(1953). 개인 게임에 대한 가치 게임이론, 2(28) , 307-317 공헌.
  • 하산이, 존 C.(1963). N-Person 협력 게임을 위한 간소화된 협상 모델 International Economic Review 4(2) , 194-220.
주어진 전환 창 내에 여러 터치포인트가 있을 때 알고리즘 속성의 결과는 다른 모델과 다릅니다. 단일 터치포인트를 통한 전환은 기여도 모델에 상관없이 100% 크레딧을 받습니다.