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Audience Lab 用例

Audience Lab 允许您使用基线段创建测试组,从而启用多个用例。 您可以将测试组分为多个相互排斥的测试区段,将这些测试区段映射到不同的目标,然后确定哪个区段最有效地促进转化。

在受众实验室中比较模型

您可以在中使用几种不同的模型和来源 Audience Manager。 Audience Lab 优惠是比较活跃模型中客户转化率的简单方法。
在此用例中,您将比较不同的模型。 您可以使用通过内部data warehouse创建的模型并将其作为载入的 Audience Manager 特 征导入 ,也可以使用 中的“算法模 型 Audience Manager”功能。
  1. 在Model Builder中或通过外 部平台 ,创建两个模型。
  2. 根据 算法模型 ,创建算法特征,或将您自己的模型导入为载入的特征。
  3. 创建互斥的细分,使两个模型中的用户不会重叠:
    • 创建 模型1段 模型2段
    • 使模型1区段 的段规则 为模型1特 AND NOT 征模型2特征,而模型2区段的 段规则反之
  4. 在中创建两个段测试组 ,一个 Audience Lab以“模型1 段”为基线 ,另一个以“模 型2段”为基线
    • 使两个测试组的变量保持相同: 相同的目标、创意、转化特征。
    • 确保测试细分的用户数量相似(例如160万和180万都可以,160万和1600万都不能)。
    • 在每个测试段测试组中保留一个控制段。 这样,您就可以保留每个区段的一小部分,而不是在测试中显式目标它们。
  5. 检查结果:
    • 受众 实验室报告 视图将显示每个模型所驱动的转换数。 对于基于转化的活动,驱动最多转化的测试段将表示性能最佳的模型。
    • 由于您拥有控制区段,因此您还可以评估模型针对“标准定位”的效果。 您不仅测试一种模型,测试另一种模型,还测试“此模型是否比常规模式做得更好?”

测试不同目的地的创意

用 Audience Lab 于衡量创意人员在不同目标之间推动的转化率。 此用例还允许您根据自然发生的转化率衡量创意的转化率。
  1. 创建区段测试组 ,选择要针对创意进行测试的区段作为基准区段。
  2. 将基线段拆分为测试段和控制段。
  3. 将测试区段映射到您要测试的不同目标。
  4. 控制段可以预扣,而不映射到任何目标。 测试创意者不应将控制段作为目标,以为自然发生的转换设置结果基线。
  5. 指定测试的开始日期和结束日期。
  6. 在目标中设置区段和创意。
  7. 受众 实验室报告视图 ,将显示创意人员在各个目标地点推动的转化率。
  8. 由于您创建了一个控制区段,因此您还可以评估创意对自然发生的转化的效果。 您正在测试问题: “此创意是否产生了比正常做法更高的转化率?”