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Perguntas frequentes sobre Audiências preditivas

Perguntas frequentes sobre Predictive Audiences.
 
Quando devo usarPredictive Audiencesem vez deLook-alike modeling?
Predictive Audiences e Look-alike modeling sirvam casos de uso diferentes. As principais diferenças entre os dois algoritmos são as seguintes:
  1. Look-alike modeling pega uma pequena audiência como entrada e a expande. Predictive Audiences toma uma grande audiência como entrada, e a divide em audiências distintas menores, definidas pelas suas personas.
  2. O número de segmentos base é diferente para cada algoritmo. Predictive Audiences requer pelo menos duas linhas de base, enquanto Look-alike modeling usa uma linha de base no máximo.
  3. Predictive Audiences realiza a avaliação de segmentos em tempo real, mas Look-alike modeling não.
Com base no seu caso de uso, você deve decidir qual modelo será mais relevante para você.
Você pode pensar em construir um Predictive Audiences modelo com um número de linhas de base como sendo o equivalente a construir o mesmo número de modelos de sósia, apenas sem a avaliação em tempo real, e com uma alta probabilidade de ter visitantes pertencentes a múltiplas personas diferentes, em vez de uma persona distinta.
 
Quantas pessoas/modelos tenho permissão para criar?
Você pode criar até 10 Predictive Audiences modelos. Para cada modelo, é possível definir até 50 características ou segmentos da linha de base.
 
Como posso criar novos segmentos a partir de umPredictive Audiencessegmento?
Vá até Audience Data > Segments e clique na Predictive Audiences pasta. Encontre o segmento desejado, duplicado-o e edite-o de acordo com suas necessidades.
 
Por que alguns dos meus visitantes integrados não são classificados?
Atualmente, a classificação de audiência funciona apenas para qualificações em tempo real, exceto para usuários autenticados que foram definidos como parte do Profile Merge Rules.
O suporte total para dados integrados será adicionado em uma atualização futura.
 
Quando posso ver os primeiros resultados produzidos pelo meu modelo?
Predictive Audiences os resultados do modelo estão disponíveis dentro de 24 horas após a criação do modelo, se o modelo for executado com êxito.
Caso o modelo não produza resultados em 24 horas, entre em contato com seu representante da Adobe.
 
Por que meu modelo não está produzindo resultados ou mostrando o status de Aviso?
Predictive Audiences os modelos podem deixar de produzir resultados devido a várias razões:
  1. Nenhum dos traços / segmentos personalizados selecionados têm perfis de usuário suficientes. Recomendamos escolher suas características ou segmentos para que cada pessoa tenha pelo menos algumas centenas de perfis de usuário.
  2. Nenhum dos traços / segmentos personalizados selecionados têm dados suficientes em seus perfis do usuário (características insuficientes para analisar).
  3. A característica/segmento da audiência do público alvo não tinha nenhum usuário ativo ou integrado nos últimos 30 dias.
  4. Os usuários da audiência do público alvo que estavam ativos ou integrados nos últimos 30 dias não têm dados suficientes nos perfis do usuário (não há características suficientes para analisar).
Para produzir resultados relevantes, o Predictive Audiences algoritmo avalia as realizações de características e segmentos com base na atividade do usuário em tempo real visualizada pelo DCS. Se você selecionar novos traços básicos e segmentos que ainda não possuem usuários suficientes, o algoritmo pode levar alguns dias para classificar sua audiência.
Para obter os melhores resultados, siga as diretrizes sugeridas em Critérios de seleção para personas e Critérios de seleção para Audiência de Público alvo.
 
Por que meu modelo está mostrando o status de erro?
Falha ao executar o modelo. Nesses casos, entre em contato com seu representante da Adobe.
 
Como posso alterar a Regra de mesclagem de Perfis para um segmento de Audiências previsíveis?
Duplicado o Predictive Audiences segmento e altere o Profile Merge Rule para o segmento duplicado.
 
Um usuário da audiência do público alvo que não faz parte de nenhum traço / segmento pessoal pode não ser classificado?
Sim, caso o usuário não tenha nenhuma característica em seu perfil. Nesse caso, o usuário obterá uma pontuação de correspondência de 0 para todas as características/segmentos pessoais e, portanto, não será classificado em nenhum dos segmentos preditivos.
 
Um usuário que foi classificado em um dos segmentos preditivos pode ser reclassificado em umPredictive Audiencessegmento diferente?
Sim. Como o algoritmo é treinado diariamente, ele aplica as alterações para cada pessoa em termos de pontuação de características. Se um usuário que faz parte de um Predictive Audiences segmento estiver ativo, as alterações em sua pontuação de característica podem alterar a classificação com base na atividade dos últimos 30 dias.
 
Posso ver as características pelas quais a classificação de audiências é feita?
Sim, você pode ver todas as características influentes de todas as linhas de base na página de relatórios do modelo. Consulte Características influentes .
 
O que acontece com o modelo se eu editar um de seus traços ou segmentos de linha de base?
O modelo avalia as características ou os segmentos uma vez por dia. Você deverá ver a classificação atualizada no dia seguinte após a atualização.
 
É possível selecionar as fontes de dados a partir das quais o modelo aprenderá?
Não, a seleção de fontes de dados não é suportada. O Predictive Audiences algoritmo aprende com todas as suas características originais.