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Audience Lab 使用案例 audience-lab-use-cases

Last update: Sun May 21 2023 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Audience Lab 允許您使用基線段建立test組，從而啟用多個使用案例。 您可以將test組分成多個相互排斥的test段，將這些段映射到不同的目標，然後確定哪些段在驅動轉換方面最有效。

在觀眾實驗室中比較模型 compare-models

可以在中使用多種不同類型的模型和模型源 Audience Manager。 Audience Lab 提供了比較客戶在活動模型中的轉換率的簡單方法。

在此使用情況下，您將比較不同的模型。 您可以使用通過內部資料倉庫建立的模型，然後將它們導入 Audience Manager 如 掛接的特徵 或者你可以 算法模型 特徵 Audience Manager。

  1. 建立兩個模型， 模型生成器或通過外部平台。

  2. 建立 算法特徵 或者把自己的模型作為附件特徵導入。

  3. 建立互斥段，以便兩個模型中的用戶不會重疊：

    • 建立 模型1段 和 型號2段。
    • 使段規則 模型1段 模型1特質 AND NOT 模型2特徵，反之亦然 型號2段。

  4. 建立兩個段test組 在 Audience Lab，一個 模型1段 作為基線，另一個 型號2段 值。

    • 對兩個test組保持變數相同：同樣的目的地，創造性，轉換性。
    • 確保test段的用戶數量相似（例如，160萬和180萬是正確的，160萬和1600萬不是正確的）。
    • 於各test分部test組保留控制分部。 這樣，您就可以留出每個段的一小部分，而不能在test中明確針對它們。

  5. 檢查結果：

    • 的 觀眾實驗室報告視圖 將顯示每個模型所驅動的轉換次數。 對於基於轉換的市場活動，驅動最多轉換的test段將表示效能最佳的模型。
    • 由於您有控制段，因此您還可以評估模型對「標準目標」的作用。 您不僅僅測試一種模型與另一種模型，還測試「此模型是否比常規方法做得更好？」

測試目標中的創意 testing-creatives

使用 Audience Lab 為了衡量創意人員在不同目的地間駕駛的轉換次數。 此使用案例還允許您測量創意與自然發生的轉換的轉換。

  1. 建立段Test組，選擇要將創作對象test為基線段的段。
  2. 將基線段拆分為test段和控制段。
  3. 將test段映射到要test的不同目標。
  4. 控制段可以預扣而不映射到任何目標。 控制段不應由test建立者針對自然發生的轉換設定結果基線。
  5. 指定test的開始日期和結束日期。
  6. 設定目標中的段和創意。
  7. 的 觀眾實驗室報告視圖 將顯示創意者在各目的地的轉換次數。
  8. 因為您建立了一個控制段，所以您還可以評估創意對自然發生的轉換的影響。 你正在測試這個問題：「這種創意是否產生了比正常做法更高的轉換率？」
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