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自動個人化常見問題集

關於自動個人化 (AP) 常見問題集 (FAQ) 的清單。

是否可以指定要用來作為控制的特定體驗?

建立 Automated Personalization (AP) 或 自動鎖定目標 (AT) 活動時,您可以選取要用來作為控制的體驗。
此功能可讓您根據活動中設定的流量配置百分比,將整個控制流量傳送至特定體驗。接著,您可以根據該體驗之控制流量,評估個人化流量的效能報表。
如需詳細資訊,請參閱 使用特定體驗作為控制

如何比較自動個人化與預設體驗?

沒有現成可用的選項可供比較 AP 與預設體驗。不過,作為一個解決辦法,如果有預設選件或體驗存在於整個活動中,若要瞭解其基準效能,您可以按一下報表中的「控制」區段,然後在選件等級報表中找出該特定選件。針對此選件所記錄的轉換率,可以與整個「隨機森林」區段的轉換率相比較。這有助於比較機器的運作與預設選件。

設定自動個人化活動有何最佳作法?

  • 如果您想個人化低流量的頁面,或想針對您要個人化的體驗進行結構化變更,請考慮使用自動鎖定目標來代替自動個人化。請參閱 針對個人化體驗自動鎖定目標
  • 在您打算於自動個人化活動中使用的選件和位置之間,請考慮完成 A/B 活動,以確定位置和選項件會影響最佳化目標。如果 A/B 活動未展現明顯的差異,則自動個人化也很可能無法帶來提升度。
    • 如果 A/B…N 測試顯示體驗之間沒有統計顯著差異,可能是您考慮的選件彼此的差異不夠、您選取的位置不會影響成功量度,或最佳化目標在轉換漏斗中太遠,以致於不受您所選擇的選件所影響。
  • 請務必使用 流量估算 ,以瞭解在自動個人化活動中建立個人化模型所需的時間。
  • 開始展開活動之前,根據目標決定控制與目標之間的分配。
    請根據活動目標和您已選取的控制類型,考慮下列三種情況:
    • 使用隨機體驗作為控制,且活動目標是測試個人化演算法的有效程度 : 如果您的目標是評估個人化演算法,則會想要更準確地掌握提升情形。您可能也會想要比較,在只執行 A/B 測試 (隨機提供的控制) 的情況下,體驗/選件的轉換率會是如何。在此情況下,建議對隨機提供的體驗控制執行 50% 分配。
    • 使用「隨機體驗」作為控制,且活動目標是最大化個人化流量 : 如果您很熟悉演算法,而且想要有最大量的個人化流量,建議對控制執行 10% 至 30% 分配。這裡的取捨是您將能在提升度資訊中所看到的準確度 (因為控制流量的信賴區間會比較大,而這是因為流向這些區間的流量比較少)。
    • 使用特定體驗作為控制,具有任一目標類型 : 若要比較個人化模型的特定行銷人員導向體驗,建議對控制執行 10% 至 30% 分配。只選取一個體驗作為控制時,該流量不會散佈在活動中的所有選件/體驗之間。
  • 鎖定目標規則應儘可能少用,因為會妨礙模型的最佳化能力。
  • 報表群組不利於自動個人化活動的成功。僅限於特殊情況下使用。
    • 僅限於符合下列情況時才使用報表群組: (1) 您打算在活動進行中取代/新增選件,(2) 報表群組中的選件很吸引相同的訪客,(3) 該報表群組中的選件有大致相同的整體回應率。
    • 報表群組中的選件之間沒有個人化: 個人化模型對所有選件一視同仁。
    • 絕不將活動中的所有選件全部放入單一報表群組中。此決定會導致將所有選件一律隨機提供給活動中的所有訪客。

自動個人化有哪些限制?

Target 嚴格限制為 30,000 個體驗,但在建立少於 10,000 個體驗時運作情況最好。

如何實作選件等級目標鎖定?

當每個訪客抵達時,訪客可能看見的選件集取決於選件等級鎖定目標規則。然後,演算法會從這些選件之中,選擇模型已預測將有最佳預期收入或最有機會轉換的選件。請注意,選件鎖定目標會影響 Target 機器學習演算法的效力,請儘可能少用。

我的活動未顯示任何提升度。怎麼回事?

AP 活動產生提升度需要四個係數:
  • 每個位置中的選件必須有足夠的差異,才會影響訪客。
  • 位置必須在可對最佳化目標帶來差異的地方。
  • 活動中必須有足夠的流量和統計檢定力,才會偵測到提升度。
  • 個人化演算法必須正常運作。
動作的最佳措施是先使用簡易、非個人化的 A/B 測試來確定組成活動體驗的內容和位置對整體回應率確實產生影響。務必提早計算樣本大小,以確保有足夠檢定力可看見合理的提升度,並在固定期間執行 A/B 測試而不停止它或進行任何變更。如果 A/B 測試結果對一或多個體驗顯示統計顯著的提升度,則個人化活動可能將正常運作。當然,即便在體驗的整體回應率沒有產生影響時,個人化也能運作。一般來說,問題源自選件/位置對要使用統計精確度偵測的最佳化目標沒有夠大的影響。
如需詳細資訊, 自動個人化疑難排解

自動個人化如何分配活動的流量?

自動個人化會根據針對每個模型建立的最新 隨機森林演算法 模型,將訪客安排至預測成功量度最高的體驗。此預測是根據訪客的特定資訊和造訪情境。
例如,假設 AP 活動有兩個位置,而位置各有兩個選件。在第一個位置,選件 A 對特定訪客的預測轉換率為 3%,選件 B 的預測轉換率為 1%。在第二個位置,選件 C 對相同位訪客的預測轉換率為 2%,選件 D 的預測轉換率為 5%。因此,自動個人化會提供含有選件 A 和選件 D 的體驗給此訪客。

何時應該停止自動個人化活動?

自動個人化可作為「隨時待命」個人化,以不斷地最佳化。尤其對於歷久不衰的內容,不需要停止自動個人化活動。如果您想對與自動個人化活動中目前選件不相似的內容進行重大改變,最佳作法是啟動新的活動,使其他檢閱報表的使用者不會將過去的結果與不同內容混淆或聯繫起來。

模型建置需要等候多久?

在活動中建立模型所需的時間,通常取決於流向您所選活動位置的流量,以及活動成功量度。使用 流量估算 ,以預測在活動中建立模型所需的時間。

我的活動內已建立一個模型。對該體驗的造訪會個人化嗎?

不,您的活動內必須建置至少兩個模型,如此個人化才能開始。

何時可以查看自動個人化活動的結果?

只要至少有兩個體驗已建立模型 (綠色勾號),針對已建立模型的體驗,您就可以開始查看自動個人化活動的結果。

如何縮短在活動中建立模型所需的時間?

檢閱活動設定,並決定是否願意做任何改變來加速建立模型。
  • 您的成功量度是否遠低於您的活動體驗的銷售漏斗? 較低的活動轉換率將增加建置模型所需的流量,因為需要最低的轉換數量。
  • 如果您的成功量度是設為 RPV,您可以變更為轉換嗎? 轉換活動傾向需要較少流量來建置模型。
  • 是否有您可以從活動中捨棄的一些體驗? 減少活動中的體驗數量可縮短建立模型所需的時間。
  • 是否有較高的流量頁面會使得此活動可能會較成功? 若活動位置中有愈多流量和轉換,則建置模型的速度愈快。

訪客在 AP 活動中為何看到不應該看到的體驗?

在每個工作階段都會評估一次自動個人化活動。如果特定體驗有合格的使用中工作階段,且現在該體驗中已新增選件,則除了先前顯示的選件,使用者還會看到新內容。因為使用者先前已符合那些體驗的資格,所以在工作階段期間仍然會看見那些體驗。如果您想要在每次頁面造訪都進行評估,則應該改用體驗鎖定目標 (XT) 活動類型。