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了解 Analytics 和 Audience Manager 中的區段

Analytics 和 Audience Manager 均會使用區段。但是,Analytics 區段與 Audience Manager 區段並非完全相同。這些不同促成了您在 Analytics 和 Audience Manager 報表中看到的差異。因此,當您開始使用這兩個解決方案中的區段時,請務必試用並了解這些差異之處,這是十分有用的。

Audience Manager 區段

Audience Manager 區段是訪客 (使用者 ID) 群組,其符合邏輯規則所集結的一組定義特徵。有四項標準可判斷訪客 (使用者 ID) 是否為 Audience Manager 區段的一部分:
  • 區段本身設定的規則以及構成每個區段的特徵。這些規則定義了使用者 ID 必須符合或展現為符合區段的條件。
  • 演算法塑型。符合特定區段的使用者,根據演算法塑型和分析,可能會符合其他區段。
  • 存留時間 (TTL) 間隔。區段成員資格可以在設定的間隔後過期或無限期繼續。
  • 使用間隔和頻率。定義使用者進行互動的時間和頻率 (特徵實現) 有助於根據網站、區段或特定創作的真實 (或認知) 興趣級別建立區段。
Audience Manager 的區段成員資格並非固定。使用者可以根據當前時間點是否符合區段標準,進入或退出區段。這代表著 Audience Manager 區段的人口可以隨著時間而增加或減少。
Audience Manager 區段在 Analytics 被表示為對象。

Analytics 區段

Analytics 區段是報表中的資料篩選機制。您可以在訪客、造訪或點擊層級進行篩選,有別於 Audience Manager 僅限定在訪客層級篩選。將 Analytics 區段與 Audience Manager 區段進行比較時,需考量到幾個重要因素:
  • Analytics 區段與 Audience Manager 區段的作業資料組並不相同。在資料收集過程中,Analytics 會將多種不同的後處理步驟套用至 Audience Manager 無法使用的資料中。後處理可包括 eVar 持續性、處理規則、查找 (地理位置、行動裝置)、VISTA 等等。Audience Manager 則是透過伺服器端轉送 (或 DIL) 接收預先處理資料。
    依據 Analytics 中永不過期的維度,與 Audience Manager 中的相同維度進行區段比較時,常會出現資料差異情形。例如永遠不會過期的 listVar 或銷售 eVar。
    例如,如果 eVar = blue,並且在 Analytics 中設為永不過期,則 Analytics 中標準為「eVar = blue」的所有區段將一律包含此訪客。而在 Audience Manager 中,該訪客可能會在設定的一段時間後,脫離類似定義的區段。
  • Analytics 區段的功能比 AAM 區段更多。Audience Manager 區段一律在訪客層級進行評估。Analytics 區段則可以在訪客、造訪或點撃層級 (或這些層級的組合) 進行定義。此外,Analytics 也支援 Audience Manager 沒有的進階分段功能,例如依序分段。
  • 如前所述,Audience Manager 訪客可以根據當前時間點是否符合區段標準,進入或退出區段。
    相反地,Analytics 會根據報表日期範圍,將訪客納入區段中或排除在外。例如,某位訪客在上個月購買過一次。在 AAM 中,無論日期範圍如何,該訪客都會包含在「購買者」區段中。而在 Analytics 中,此月份報表的區段中不會包含該訪客。但是,根據本月和上月的報表會將該訪客包含在區段中。
請參閱 Analytics 分段指南 ,了解更多資訊。