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預測受眾常見問題集

關於 Predictive Audiences 的常見問題集。
 
我何時應使用Predictive Audiences而非Look-alike modeling?
Predictive Audiences 和 Look-alike modeling 運用在不同的使用案例。這兩種演算法的主要差異如下:
  1. Look-alike modeling 以小型受眾作為輸入,並加以擴充。Predictive Audiences 以大型受眾作為輸入,並將其劃分為由您的角色定義的較小不重複受眾。
  2. 每個演算法的基本區段數不同。Predictive Audiences 至少需要兩個基線,而最 Look-alike modeling 多使用一個基線。
  3. Predictive Audiences 執行即時區段評估,但 Look-alike modeling 不執行。
您應根據您的使用案例,決定相關度較高的模型。
您可以將建立含有多個基線的 Predictive Audiences 模型視為等同於建立相同數量的相似模型,差別在於不需進行即時評估,而且訪客很有可能屬於多個不重複角色,而非一個不重複角色。
 
我可以建立多少個角色/模型?
您最多可建立 10 個 Predictive Audiences 模型。針對每個模型,您最多可定義 50 個基線特徵或區段。
 
如何從Predictive Audiences區段建立新區段?
前往「 Audience Data > Segments 」,然後按一下 Predictive Audiences 資料夾。找到所需的區段,複製該區段,然後根據您的需求加以編輯。
 
為什麼我的已上線訪客沒有進行分類?
目前受眾分類僅適用於即時資格,但定義為 Profile Merge Rules 其中一部分的已驗證使用者除外。
未來的更新將會新增對已上線資料的完整支援。
 
何時才能看到模型產生的第一個結果?
如果模型成功運作,可在建立模型後 24 小時內取得 Predictive Audiences 模型結果。
若模型沒有在 24 小時內產生結果,請洽詢您的 Adobe 代表。
 
為什麼我的模型沒有產生結果或顯示警告狀態?
Predictive Audiences 模型可能由於以下幾個原因而無法產生結果:
  1. 所有選取的角色特徵/區段都沒有足夠的使用者設定檔。建議您選擇特徵或區段,讓每個角色至少擁有幾百個使用者個人檔案。
  2. 所選的角色特徵/區段之使用者設定檔中的資料不足 (沒有足夠的特徵可進行分析)。
  3. 過去 30 天內,目標受眾特徵/區段沒有任何作用中或已上線的使用者。
  4. 過去 30 天內處於作用中狀態或已上線的目標受眾使用者,其使用者設定檔中的資料不足 (沒有足夠的特徵可進行分析)。
為了產生相關結果,Predictive Audiences 演算法會根據 DCS 觀察到的即時使用者活動來評估特徵和區段實現。如果您選取的新基本特徵和區段尚未擁有足夠的使用者,那麼演算法可能需要數天時間才能將您的受眾分類。
為獲得最佳結果,請遵循 角色選擇標準 目標受眾選擇標準 中的建議准則。
 
我的模型為何顯示「錯誤」狀態?
模型無法執行。在這種情況下,請洽詢您的 Adobe 代表。
 
如何變更預測受眾區段的設定檔合併規則?
複製 Predictive Audiences 區段並變更所複製區段的Profile Merge Rule。
 
目標受眾中不屬於任何角色特徵/區段的使用者是否不可分類?
是的,萬一使用者的個人檔案中沒有任何特徵,在這種情況下,使用者的所有角色特徵/區段比對分數將為 0,因此不會分類為任何預測區段。
 
分類為其中一個預測區段的使用者是否可重新分類為不同Predictive Audiences區段?
是。由於演算法每天都在學習並進步,因此會將變更套用到每個角色的特徵分數上。如果屬於某個 Predictive Audiences 區段的使用者處於作用中狀態,其特徵分數的變化可根據過去 30 天的活動來變更分類。
 
我是否可檢視哪些受眾分類是依據哪些特徵?
是的,您可以在模型報表頁面中查看所有基線的所有具影響力的特徵。請參閱 具影響力的特徵
 
如果編輯其中一個基線特徵或區段,模型會發生什麼事?
模型一天會評估一次特徵或區段。您應會在做出更新後的隔天看到更新的分類。
 
我是否可選擇模型要向哪個資料來源學習?
否,不支援選取資料來源。Predictive Audiences 演算法會向您的所有第一方特徵學習。