다음 예에서는 단일 전환 지표를 대상으로 하는 목표를 구성하는 방법을 보여 줍니다.
캠페인 목표가 매출인 경우(Highest ROAS - Custom Goal)을 지정하면 사용자 지정 목표(목표)에 "Revenue가중치가 1인 " 지표.
A Property Weight 하나는 추적된 매출 1달러당 1달러의 값과 동일합니다.
예를 들어 가중치가 1인 $250 전환은 $250로 보고됩니다. 전환 지표에 가중치 0.5가 지정되면 $250 전환은 Adobe Advertising($250 전환 * 0.5)에서 $125로 보고됩니다 Property Weight = $125).
캠페인 목표가 CPA(취득당 최저 비용)이고 하나의 성공 이벤트만 필요한 경우 해당 지표를 한 개 포함합니다(다음 예에서 "애플리케이션 제출"). 가중치를 1로 설정하는 것이 가장 좋습니다.
A Property Weight 중 하나는 추적되는 각 전환에 대한 하나의 값과 동일합니다.
예를 들어 10개의 애플리케이션 제출 전환이 추적되면 10개의 애플리케이션 제출 전환이 보고됩니다. 전환 지표에 가중치 0.5가 할당되면 Adobe Advertising (10 전환 * 0.5에서 10 전환이 5(5)로 보고됩니다 Property Weight = 5).
사용자 지정 목표에서 여러 속성을 사용하는 두 가지 시나리오가 있습니다.
캠페인 목표에는 여러 개의 성공 이벤트가 있습니다. 예를 들어 두 개 이상의 현장 작업에 대한 광고를 하는 경우 모두 CPA 목표에 귀속될 수 있습니다. 다음 예제 목표에는 각각 가중치가 1(1)인 세 개의 개별 속성(PDF 다운로드, 연락처 및 이메일 등록)이 포함되어 있습니다. Adobe Sensei 각 속성의 중요도가 동일한 알고리즘. 다양한 비용이나 중요도가 있는 속성을 포함하는 경우 그에 따라 상대적인 가중치를 조정할 수 있습니다.
사용자 지정 목표의 단일 전환 지표는 최적화된 성능에 필요한 하루 최소 10개의 전환을 달성하지 못합니다. 이는 최소 일일 패키지 지출 또는 제한된 수의 자연 전환으로 인해 발생할 수 있습니다. 사용자 지정 목표에 추가 지원 속성을 추가하면 일별 전환 임계값 10개를 달성할 수 있습니다. 10개의 지원 이벤트는 각 가중치가 1보다 작은 경우에도 패키지가 10일 임계값을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 많은 이벤트를 추가할 필요는 없습니다.
사용자 지정 목표에 지원 속성을 추가할 때 기본 성공 이벤트에 대한 상대적 중요도에 따라 가중치를 부여하고 데이터 포인트의 수량을 염두에 두십시오. 이를 통해 Adobe Sensei 알고리즘은 여러 속성의 균형을 맞추고 목표에 맞게 최적화할 수 있습니다.
다음 예제 목표에는 각각 다른 가중치를 갖는 세 가지 속성(애플리케이션 제출 = 1, 애플리케이션 시작 = 0.1, 광고주 랜딩 페이지 = 0.01)이 포함됩니다. 즉, 각 애플리케이션 제출 전환은 평균 10개의 애플리케이션 시작 전환과 100개의 광고주 랜딩 페이지 전환과 동일한 값을 비즈니스에 제공합니다.
대신 랜딩 페이지 방문 횟수를 애플리케이션 제출과 동일하게 가중하면 랜딩 페이지 방문 횟수가 자연히 증가하여 목표를 압도하고 랜딩 페이지 방문 횟수로 기울일 수 있습니다.