算法模型概述

什麼是演演算法建模 what-algo-modeling

Audience Manager中的演演算法模型是指使用資料科學來擴展您現有的對象,或將其分類為角色。

這是透過兩種型別的演演算法完成: Look-Alike Modeling 和 Predictive Audiences.

相似人群拓展建模 lam

Look-Alike Modeling 可協助您透過自動化資料分析,探索新的不重複受眾。 當您選取特徵或區段、時間間隔以及第一方和第三方資料來源時,流程就會開始。 您的選擇會提供演演算法模型的輸入。 分析程式執行時,會根據所選母體的共用特性來尋找合格使用者。

完成後,此資料可用於 特徵產生器 您可以在其中根據下列專案建立特徵: 精確度和觸及. 此外,您也可以建立區段,將演演算法特徵與規則型特徵結合,並使用布林運算式和比較運運算元新增其他資格需求。

Look-Alike Modeling 可讓您以動態方式從所有可用特徵資料中擷取值。

若要深入瞭解 Look-Alike Modeling,請參閱 瞭解相似建模.

Predictive Audiences predictive-audiences

Predictive Audiences 可協助您使用進階資料科學技術,即時將未知的受眾分類為不重複角色。

在营销环境中,角色是指由具有一系列相同特征(例如人口统计特征、浏览习惯、购物历史记录等)的访客、用户或潜在购买者构成的一个受众区段。

Predictive Audiences 模型透過Audience Manager的機器學習功能,將未知的受眾自動分類為不重複角色,進一步運用此概念。 Audience Manager會計算未知對象對一組已知對象的傾向,以達到此目的。

若要深入瞭解 Predictive Audiences,請參閱 預測受眾概述.

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