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預測性受眾常見問答集

常見的問題 Predictive Audiences。
 
我何時應Predictive Audiences該使用Look-alike modeling?
Predictive Audiences 提供 Look-alike modeling 不同的使用案例。 這兩種算法的主要差異如下:
  1. Look-alike modeling 以小眾作為輸入,並加以擴充。 Predictive Audiences 以大型受眾為輸入,並將其劃分為由您的角色定義的較小不同受眾。
  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,但不 Look-alike modeling 執行。
根據您的使用案例,您應決定與您更相關的模型。
您可以將建立具有多個基準的模型 Predictive Audiences ,視為建立相同數量的相似模型,而不需進行即時評估,而且訪客很有可能屬於多個不同角色,而非一個不同的角色。
 
我可以建立多少個角色/模型?
您最多可建立10種 Predictive Audiences 模型。 對於每個模型,您最多可以定義50個基線特徵或區段。
 
如何從區段建立新區Predictive Audiences段?
前往 Audience Data > Segments ,然後按一下資 Predictive Audiences 料夾。 尋找所需的區段、複製區段,然後根據您的需求進行編輯。
 
為什麼我的訪客沒有分類?
目前,對象分類僅適用於即時資格,但已驗證的使用者則定義為其中一部分的使用者除外 Profile Merge Rules。
未來的更新將會新增已登入資料的完整支援。
 
我何時才能看到模型產生的第一個結果?
Predictive Audiences 如果模型成功運行,則模型結果可在建立模型後24小時內獲得。
若模型未在24小時內產生結果,請聯絡您的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. 所有選取的人格特徵/群體都沒有足夠的使用者設定檔。 我們建議您選擇特徵或群體,以便每個角色至少擁有幾百個使用者個人檔案。
  2. 所有選取的個人特徵/群體在其使用者描述檔中都沒有足夠的資料(沒有足夠的特徵可以分析)。
  3. 過去30天內,目標讀者特徵/區段沒有任何作用中或已登入的使用者。
  4. 過去30天內處於活動狀態或已登入的目標對象使用者,其使用者設定檔中的資料不夠(沒有足夠的特徵可以分析)。
為了產生相關結果, Predictive Audiences 算法根據DCS所看到的即時使用者活動來評估特徵和分段實現。 如果您選取的新基本特徵和群體尚未擁有足夠的使用者,演算法可能需要數天的時間來分類您的觀眾。
為獲得最佳結果,請遵循「角色的選 擇准則」和「目標對象 的選擇准則」中的建議准則
 
我的模型為何顯示「錯誤」狀態?
模型無法運行。 在此情況下,請聯絡您的Adobe代表。
 
如何變更「預測性對象」區段的描述檔合併規則?
複製 Predictive Audiences 區段並變更復 Profile Merge Rule 制區段的。
 
目標對象中不屬於任何角色特徵/群體的使用者是否不可分類?
是的,萬一使用者在個人檔案中沒有任何特徵。 在這種情況下,使用者將獲得所有人格特徵/區段的比對分數0,因此不會分類為任何預測性區段。
 
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。由於演算法是每日訓練的,因此會在特徵分數方面套用每個角色的變更。 如果屬於區段的使用者 Predictive Audiences 處於作用中狀態,其特徵分數的變更可以根據過去30天的活動來變更分類。
 
我是否可檢視哪些對象分類是依據哪些特徵?
是的,您可以在模型報告頁面中查看所有基線的所有影響特徵。 請參 閱影響特徵
 
如果我編輯其中一個基線特徵或區段,模型會如何?
模型會評估一天一次特徵或區段。 您應會在更新後的第二天看到更新的分類。
 
我是否可選擇模型將學習的資料來源?
否,不支援選取資料來源。 演算 Predictive Audiences 法會從您的所有第一方特徵中學習。