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Casos de uso do Audience Lab

Audience Lab permite vários casos de uso, permitindo que você use segmentos de linha de base para criar grupos de teste. É possível dividir os grupos de teste em vários segmentos de teste mutuamente exclusivos, mapeá-los para destinos diferentes e determinar quais dos segmentos são mais eficazes para gerar conversões.

Comparar modelos no Audience Lab

Você pode usar vários tipos diferentes e fontes de modelos em Audience Manager. Audience Lab oferece uma maneira fácil de comparar as taxas de conversão de seus clientes em seus modelos ativos.
Neste caso de uso, você está comparando diferentes modelos. Você pode usar modelos criados por meio de um data warehouse interno e importá-los Audience Manager como Características Criar características baseadas em regras ou integradas integradas ou usar o recurso Modelos Sobre Modelos Algorítmicos algorítmicos em Audience Manager.
  1. Crie dois modelos, no Construtor de modelos ou por uma plataforma externa.
  2. Crie características Criar características algorítmicas algorítmicas a partir do modelo algorítmico ou importe seus próprios modelos como características integradas.
  3. Crie segmentos mutuamente exclusivos para que os usuários em ambos os modelos não se sobreponham:
    • Crie um segmento do Modelo 1 e um segmento do Modelo 2.
    • Faça com que a regra de segmento para o Modelo 1 Segmento seja modelo 1 característica AND NOT 2 característica e vice-versa para o Modelo 2 Segmento .
  4. Crie dois grupos de teste de segmento no Audience Lab, um com Modelo 1 Segmento como linha de base, o outro com Modelo 2 Segmento como linha de base.
    • Mantenha as variáveis iguais para ambos os grupos de teste: os mesmos destinos, características criativas e de conversão.
    • Certifique-se de que os segmentos de teste tenham números semelhantes de usuários (por exemplo, 1,6 milhão e 1,8 milhão está certo, 1,6 milhão e 16 milhões não).
    • Reservar um segmento de controle em cada grupo de teste de segmento de teste. Dessa forma, você pode reservar uma pequena parte de cada segmento e não direcioná-los explicitamente no teste.
  5. Examine os resultados:
    • A exibição de relatório do Laboratório de público-alvo mostrará o número de conversões que cada modelo está acionando. Para campanhas com base em conversão, o segmento de teste que direciona a maioria das conversões significa o modelo que tem melhor desempenho.
    • Como você tem segmentos de controle, também é possível avaliar como o modelo funcionou em relação à "definição de metas padrão". Vocês não estão apenas testando um modelo versus o outro, mas também a questão de "este modelo fez melhor do que as práticas normais?"

Testando criativos em destinos

Use Audience Lab para medir o número de conversões que um anúncio está conduzindo em diferentes destinos. Esse caso de uso também permite medir as conversões do anúncio em relação às conversões que ocorrem naturalmente.
  1. Crie um grupo de teste de segmento, selecionando o segmento para o qual deseja testar o anúncio como o segmento de linha de base.
  2. Dividir o segmento da linha de base em segmentos de teste e controle.
  3. Mapeie os segmentos de teste para os diferentes destinos que você deseja testar.
  4. O segmento de controle pode ser retido e não mapeado para nenhum destino. O segmento de controle não deve ser direcionado pelo anúncio de teste para definir uma linha de base de resultados para conversões que ocorrem naturalmente.
  5. Especifique uma data de início e uma data de término para o teste.
  6. Configure o segmento e o anúncio nos destinos.
  7. A exibição de relatórios do Laboratório de público-alvo mostrará o número de conversões que o anúncio está conduzindo nos destinos.
  8. Como você criou um segmento de controle, também é possível avaliar como o anúncio fez em relação às conversões que ocorrem naturalmente. Você está testando a pergunta: "Esse anúncio gerou uma taxa de conversão mais alta do que as práticas normais?"