Perguntas frequentes do Automated Personalization

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É possível selecionar uma experiência para ser usada como controle ao criar uma Automated Personalization (AP) ou Direcionamento automático (AT).

Esse recurso permite rotear todo o tráfego de controle para uma experiência específica, com base na porcentagem de alocação de tráfego configurada na atividade. Em seguida, você pode avaliar os relatórios de desempenho do tráfego personalizado com relação ao tráfego de controle para essa experiência única.

Para obter mais informações, consulte Usar uma experiência específica como controle.

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Não há opção pronta para uso para comparar Automated Personalization para uma experiência padrão. No entanto, como solução alternativa, se uma oferta ou experiência padrão existir como parte da atividade geral, para entender seu desempenho de linha de base, clique no link "Controle" em relatórios e localize essa oferta específica no relatório de nível de oferta resultante. A taxa de conversão registrada para esta oferta pode ser usada para comparar com a taxa de conversa de todo o segmento "Random Forest". Isso ajuda a comparar o desempenho da máquina em comparação com a oferta padrão.

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• Se você estiver procurando personalizar uma página de tráfego mais baixo ou se quiser fazer alterações estruturais na experiência que está personalizando, considere usar um Direcionamento automático atividade em vez de Automated Personalization. Consulte Direcionamento automático.

• Considere a conclusão de um Teste A/B atividade entre as ofertas e os locais que você planeja usar em seu Automated Personalization atividade para garantir que a localização e as ofertas tenham impacto na meta de otimização. Se um Teste A/B a atividade não demonstra uma diferença significativa, Automated Personalization também pode falhar ao gerar aumento.

  • Se um teste A/B…N não mostrar diferenças estatisticamente significativas entre as experiências, uma ou mais das seguintes situações provavelmente serão responsáveis:

    • É provável que as ofertas não sejam suficientemente diferentes umas das outras.
    • Os locais selecionados não afetam a métrica de sucesso.
    • A meta de otimização está muito longe no funil de conversão para ser afetada pelas ofertas escolhidas.

• Certifique-se de usar o Avaliador de tráfego para que você tenha uma noção de quanto tempo leva para que os modelos de personalização sejam incorporados à sua Automated Personalization atividade.

• Decida sobre a alocação entre o controle e o target antes de iniciar a atividade, com base em suas metas.

  Há três cenários a serem considerados com base na meta da atividade e no tipo de controle selecionado:

  • Experiências aleatórias como controle e o objetivo da atividade é testar a eficácia do algoritmo de personalização: se o objetivo for avaliar o algoritmo de personalização, você deseja ter uma imagem mais precisa do aumento. Você também pode querer comparar qual é a taxa de conversão de suas experiências ou ofertas se simplesmente fez uma Teste A/B (um controlo entregue aleatoriamente). Nessa situação, recomenda-se utilizar uma alocação de 50% para um controle de experiências disponibilizadas aleatoriamente.
  • "Experiências aleatórias" como controle e a meta da atividade é maximizar o tráfego personalizado: se você estiver familiarizado com o algoritmo e quiser ter a quantidade máxima de tráfego personalizado, recomenda-se uma alocação de 10% a 30% para controle. A compensação aqui é a precisão que você vê nas informações de lift. Os intervalos de confiança do tráfego de controle são maiores porque há menos tráfego fluindo para eles.
  • Experiência específica como controle, com ambos os tipos de metas: se você quiser comparar uma experiência específica orientada por um profissional de marketing aos modelos de personalização, recomenda-se uma alocação de 10% a 30% para controle. Quando você seleciona apenas uma experiência como controle, esse tráfego não é distribuído em cada oferta ou experiência da atividade.

• As regras de direcionamento devem ser usadas com toda moderação possível, pois podem interferir na capacidade do modelo de otimizar.

• Os grupos de relatórios podem limitar o sucesso do seu Automated Personalization atividade. Usar grupos de relatórios somente sob condições específicas:

  • Use grupos de relatórios somente se as seguintes condições forem atendidas:

    • Você planeja substituir ou adicionar novas ofertas enquanto a atividade estiver em execução.
    • As ofertas no grupo de relatórios atraem os mesmos visitantes.
    • As ofertas nesse grupo de relatórios têm aproximadamente a mesma taxa de resposta geral.

  • Não há personalização entre ofertas em um grupo de relatórios. Todas as ofertas são tratadas como iguais pelo modelo de personalização.

  • Nunca coloque todas as ofertas em uma atividade em um único grupo de relatórios. Isso faz com que todas as ofertas sejam distribuídas uniformemente aleatoriamente para todos os visitantes na atividade.

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TargetO tem um limite rígido de 30.000 experiências, mas funciona no seu melhor quando menos de 10.000 experiências são criadas.

Esse mesmo limite é aplicado mesmo quando a atividade tiver ativado o Não permitir duplicados opção.

Para obter mais informações sobre limites de caracteres e outros limites (tamanho da oferta, públicos, valores, parâmetros e assim por diante) que afetam as atividades e outros elementos no Target, consulte Limites.

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Quando cada visitante chega, o conjunto de possíveis ofertas que o visitante pode ver é determinado pelas regras de direcionamento no nível da oferta. Em seguida, o algoritmo escolhe a oferta que o modelo prevê que tenha a melhor receita esperada ou chance de conversão entre essas ofertas. O direcionamento de oferta afeta a eficácia do Target os algoritmos de aprendizado de máquina e, consequentemente, devem ser usados com a maior moderação possível.

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Há quatro fatores necessários para uma Automated Personalization atividade para gerar aumento:

• As ofertas em cada local devem ser diferentes o suficiente para influenciar os visitantes.
• Os locais devem estar em algum lugar que faça diferença para a meta de otimização.
• Deve haver tráfego e potência estatística suficiente na atividade para detectar o aumento.
• O algoritmo de personalização deve funcionar corretamente.

O melhor curso de ação é garantir que o conteúdo e os locais que compõem as experiências da atividade realmente façam diferença nas taxas de resposta geral usando um sistema simples e não personalizado. Teste A/B atividade. Certifique-se de calcular os tamanhos das amostras antecipadamente para garantir que haja energia suficiente para ver um aumento razoável e executar o teste A/B por um período fixo sem interrompê-lo ou fazer quaisquer alterações. Se os resultados do teste A/B mostrarem um aumento estatisticamente significativo em uma ou mais experiências, é provável que uma atividade personalizada seja bem-sucedida. A personalização pode funcionar mesmo se não houver diferenças nas taxas de resposta geral das experiências. Normalmente, o problema decorre das ofertas ou dos locais que não têm um impacto grande o suficiente na meta de otimização para serem detectados com significância estatística.

Para obter mais informações, consulte Solução de problemas de personalização automatizada.

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A Personalização automatizada encaminha os visitantes da experiência com a maior métrica de sucesso prevista baseada nos modelos Random Forest mais recentes criados para cada modelo. Esta previsão baseia-se na informação específica do visitante e no contexto da visita.

Por exemplo, suponha que uma variável Automated Personalization A atividade tinha duas localizações com duas ofertas cada. No primeiro local, a Oferta A tem uma taxa de conversão prevista de 3% para um visitante específico e a Oferta B tem uma taxa de conversão prevista de 1%. No segundo local, a Oferta C tem uma taxa de conversão prevista de 2% para o mesmo visitante e a Oferta D tem uma taxa de conversão prevista de 5%. Por conseguinte, Automated Personalization Fornece a esse visitante uma experiência com a Oferta A e a Oferta D.

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Automated Personalization O pode ser usado como personalização "sempre ativa" que otimiza constantemente. Especialmente para conteúdo permanente, não há necessidade de interromper seu Automated Personalization atividade. Se você quiser fazer alterações substanciais no conteúdo que não sejam semelhantes às ofertas que estão em seu Automated Personalization atividade, a prática recomendada é iniciar uma nova atividade. Iniciar uma nova atividade ajuda outros usuários a revisar relatórios para não confundir ou relacionar resultados anteriores com conteúdo diferente.

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O tempo que leva para os modelos serem construídos em sua atividade normalmente depende do tráfego para os locais de atividade selecionados e da métrica de sucesso da atividade. Use o Avaliador de tráfego para determinar o período de tempo esperado para que os modelos construam sua atividade.

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Não, deve haver pelo menos dois modelos construídos em sua atividade para que a personalização comece.

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Você pode começar a ver os resultados de seus Automated Personalization atividade depois de ter pelo menos duas experiências com modelos construídos (marca de seleção verde) para a experiência que os modelos construíram.

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Analise sua configuração de atividade e veja se há alterações que você deseja fazer para melhorar a velocidade de criação dos modelos.

• Sua métrica de sucesso está bem abaixo do funil de vendas de suas experiências de atividade? Um índice de conversão de atividade mais baixo aumenta os requisitos de tráfego para a criação dos modelos, já que é necessário um número mínimo de conversões.
• Se sua métrica de sucesso estiver definida como RPV, será possível mudar para conversão? As atividades de conversão tendem a exigir menos tráfego para criar modelos.
• Há algumas experiências que você pode descartar da sua atividade? A diminuição do número de experiências em uma atividade acelera o tempo de criação de modelos.
• Há uma página de tráfego mais alto em que essa atividade seria mais bem-sucedida? Quanto mais tráfego e conversões houver nos locais de atividade, mais rápido será a criação de modelos.

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As atividades de Personalização automatizada são avaliadas uma vez por sessão. ​ Se houver sessões ativas que se qualificaram para uma experiência específica e agora novas ofertas forem adicionadas a ela, os visitantes verão o novo conteúdo junto com as ofertas mostradas anteriormente. Como esses visitantes se qualificaram anteriormente para essas experiências, eles ainda verão essas experiências durante a sessão. Para avaliar isso em cada visita de página, você deve alterar para a variável Direcionamento de experiência (XT) tipo de atividade.

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Adobe O não recomenda alterar a métrica de meta durante uma atividade. Embora seja possível alterar a métrica de meta durante uma atividade utilizando a interface do usuário Target, você sempre deve iniciar uma nova atividade. Adobe não garanta o que acontece se você alterar a métrica de meta em uma atividade após sua execução.

Esta recomendação se aplica às atividades de Alocação automática, Direcionamento automático e Automated Personalization que usam Target ou Analytics (A4T) como fonte de relatórios.

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Adobe não recomenda usar o Redefinir dados de relatório opção para Automated Personalization atividades. Embora ela remova os dados do relatório visíveis, essa opção não remove todos os registros de treinamento do Automated Personalization modelo. Em vez de usar o Redefinir dados de relatório opção para Automated Personalization crie uma nova atividade e desative a atividade original. As presentes orientações aplicam-se igualmente aos Alocação automática e Direcionamento automático atividades.

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Um modelo é criado para identificar o desempenho da estratégia personalizada em relação ao tráfego disponibilizado aleatoriamente em relação ao envio de todo o tráfego para a experiência vencedora geral. Esse modelo considera somente ocorrências e conversões no ambiente padrão.

O tráfego de um segundo conjunto de modelos é criado para cada grupo de modelagem (Automated Personalization) ou experiência (Direcionamento automático). Para cada um desses modelos, são consideradas ocorrências e conversões em todos os ambientes.

Portanto, as solicitações são atendidas com o mesmo modelo, independentemente do ambiente. No entanto, a pluralidade do tráfego deve vir do ambiente padrão para garantir que a experiência vencedora geral identificada seja consistente com o comportamento real.