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：
- 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。
- 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。
- 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。
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：
- 未選擇任何選定角色 traits / segments 擁有足夠的用戶配置檔案。 我們建議您 traits 或 segments 使每個角色至少擁有幾百個用戶配置檔案。
- 未選擇任何選定角色 traits / segments 在其用戶配置檔案中擁有足夠的資料（沒有足夠的特徵進行分析）。
- 目標受眾特性/段沒有任何活動用戶或已掛接用戶。
- 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)。
- 目標受眾段使用不同的 Profile Merge Rule 從你為模型選的那個。
- 您的目標受眾特徵的資料源可能未包含在 Profile Merge Rule 你為模型選的。
為獲得最佳結果，請遵循角色選擇標準和目標受眾選擇標準中的建議准則。
為什麼我的模特 Error 狀態？
模型無法執行。在這種情況下，請聯繫 Adobe 代表。
如何更改 Profile Merge Rule 為 Predictive Audiences segment?
通過選擇與上一個模型相同的角色和目標受眾來建立新模型。 在建立模型期間，指定不同的 Profile Merge Rule。
什麼 Profile Merge Rule 我該選嗎？
選擇 Profile Merge Rule 對於模型，仔細分析使用案例。
假設你的目標受眾 segment 使用 Profile Merge Rule 基於經過驗證的配置檔案+ Device Graph 配置式，並選擇相同 Profile Merge Rule 用於預測 segments。 在這種情況下，設備級和跨設備級 traits 將用於訓練模型和將用戶放置為預測 segment。
但是，如果 Profile Merge Rule 僅基於設備配置檔案，無跨設備 traits 將會產生影響，不會有助於將用戶安排成預測性 segment。 這可能會對模型的準確性和精度產生不利影響。
仔細分析您的使用案例並決定 trait 希望模型學習的類型以及希望模型用於分類的資料類型。
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。
是否可以更改預測性狀的生存時間(TTL)?
預測特性TTL設定為0（生存期），不能更改。 Predictive Audiences 只有當用戶符合基本段或被重新分類到不同的預測段時，才能從預測段中取消分段。
如果需要，可以通過建立包含預測特性和具有指定TTL的活動特性的新段來處理此功能。
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。