속성 FAQ

## 속성을 사용할 때 <>없음<> 라인 항목은 무엇입니까?
'없음' 라인 항목은 전환 확인 기간 내에 터치 포인트 없이 발생한 모든 전환을 나타내는 포괄적인 항목입니다. '없음' 라인 항목에 속하는 전환 수를 줄이려면, 더 긴 조회 기간과 함께 사용자 지정 전환 창을 사용해 보십시오.
## 속성 모델을 사용할 때, 종종 보고 기간 외의 날짜가 표시되는 이유는 무엇입니까?

시작 또는 바운스 비율과 같은 일부 방문 기반 지표는 보고 기간 시작 날짜 범위 이전 기간의 데이터를 사용할 수 있습니다. 전환 확인 기간을 사용하는 속성 모델로 인해 이러한 상황이 발생하는데, 전환 확인 기간에 따라 지표를 신뢰하기 위해 속성이 살펴봐야 하는 이전 기간의 범위가 결정됩니다. 가장 일반적인 시나리오는 자정에 걸쳐 사용자가 방문하는 경우입니다. 예를 들어,

  1. 한 사용자가 9월 7일 오후 11시 55분에 홈 페이지를 방문합니다.
  2. 사용자는 여러 페이지를 방문하고 마지막 방문 시간은 9월 8일 오전 12시 5분이었습니다.
  3. 일주일 후, 9월 8일부터 9월 14일까지의 날짜 범위로 일별 트렌드 보고서를 실행합니다.

페이지 보기와 같은 히트 기반 지표는 9월 8일부터 9월 14일까지의 기간 동안 일일 데이터 트렌드를 통해 예상 결과를 생성합니다. 하지만 방문 기반 지표는 위에 언급한 9월 7일의 방문도 표시합니다. 방문의 해당 시작 (진입)이 9월 7일에 발생했고 기본적으로 전환 확인 기간은 9월 1일부터 9월 31일입니다.

이 예에서는 바운스 비율이 9월 7일에는 항상 0%로 표시됩니다. 이 지표는 히트 기반 지표를 방문 기반 지표로 나눈 Bounces divided by Entries로 정의됩니다. 바운스는 단일 이미지 요청으로 구성되므로 여러 날에 걸칠 수 없습니다. 9월 7일 바운스는 보고 기간 밖에서 발생했으므로 이 날짜의 확정 바운스 비율은 0%입니다. 보고 기간 내에 다른 히트가 없으므로, 이 보고서에서 9월 7일에 대한 다른 히트 기반 지표도 0으로 표시됩니다.

유사한 다른 예를 살펴보겠습니다. 다음 예와 위의 예의 유일한 차이는 날짜입니다.

  1. 한 사용자가 8월 31일 오후 11시 55분에 홈 페이지를 방문합니다.
  2. 사용자는 여러 페이지를 방문하고 마지막 방문 시간은 9월 1일 오전 12시 5분이었습니다.
  3. 일주일 후, 9월 1일부터 9월 7일까지의 날짜 범위로 일별 트렌드 보고서를 실행합니다.

이 예에서 시작 및 바운스 비율은 8월 31일의 데이터를 나타내지 않습니다. 전환 확인 기간과 보고 기간이 모두 9월 1일에 시작하므로 8월 31일의 데이터는 가져오지 않습니다.

## 언제 방문, 방문자 또는 사용자 지정 속성 전환 확인을 사용해야 합니까?
속성 전환 확인의 선택은 사용 사례에 따라 다릅니다. 일반적으로 전환 시간이 단일 방문보다 오래 걸리는 경우 방문자 또는 사용자 지정 전환 확인을 권장합니다. 전환 주기가 길어질 경우 보고 창 이전에 데이터를 가져올 수 있는 유일한 형식이므로 사용자 지정 전환 확인 기간이 가장 좋습니다.
## 속성을 사용할 때 prop 및 eVar는 어떻게 비교합니까?
속성은 보고서 런타임 시 다시 계산되며 따라서 속성 모델링을 위한 prop 또는 eVar (또는 다른 차원) 간 차이점은 없습니다. Prop은 모든 전환 확인 기간 또는 속성 모델을 사용하여 지속될 수 있으며 eVar 할당/만료 설정은 무시됩니다.
## 데이터 피드 또는 Data Warehouse와 같은 다른 Analytics 기능에서 속성 모델을 사용할 수 있습니까?
아니요. 속성 모델은 Analysis Workspace에서만 사용할 수 있는 보고서 처리 시간을 사용합니다. 자세한 내용은 보고서 처리 시간을 참조하십시오.
## 보고서 처리 시간이 활성화된 가상 보고서 세트를 사용하는 경우에만 속성 모델을 사용할 수 있습니까?
속성 모델은 가상 보고서 세트의 외부에서 사용할 수 있습니다. 백엔드에서 보고서 처리 시간을 사용하는 동안 표준 보고서 세트와 가상 보고서 세트 모두에서 속성 모델을 사용할 수 있습니다.
## 지원되지 않는 차원 및 지표는 무엇입니까?

속성 패널은 모든 차원을 지원합니다. 지원되지 않는 지표는 다음과 같습니다.

  • 모든 계산된 지표
  • 고유 방문자 수
  • 방문 횟수
  • 발생
  • 페이지 보기 횟수
  • A4T 지표
  • 체류 시간 지표
  • 바운스 수
  • 바운스 비율
  • 항목
  • 종료
  • 페이지를 찾을 수 없음
  • 검색 결과
  • 단일 페이지 방문 횟수
  • 단일 액세스
## 속성은 분류와 함께 작동합니까?
예. 분류는 완전히 지원됩니다.
## 속성이 데이터 소스에서 작동합니까?

예. 대부분의 데이터 소스가 지원됩니다. 요약 수준 데이터 소스는 Analytics 방문자 식별자에 연결되지 않으므로 요약 수준 데이터 소스를 사용할 경우에는 속성을 사용할 수 없습니다.

거래 ID 데이터 소스는 다른 히트와 같이 처리됩니다. 거래 ID 데이터 소스는 일반적으로 기존 보고에 사용되는 특수 처리를 사용하지 않습니다. 즉, 보고서 처리 시간을 사용하는 경우 거래 ID 히트의 타임스탬프 근처에 발생한 히트에서 전파된 eVar 값이 거래 ID 히트에 생깁니다. 원래 트랜잭션 시간 근처에 발생한 히트에서 값이 전파되지 않습니다.

가능한 경우 속성은 지속된 값이 아니라 데이터 소스의 이벤트 내에서 전송된 MID 열 값을 사용합니다. 속성 모델은 데이터 소스의 MID 열 값에 즉시 적용됩니다. 예를 들어 "마지막 터치" 속성을 사용하는 경우 모델은 지표의 각 인스턴스에서 시작되며, 모델이 MID 열에서 관찰한 마지막 값에 도달할 때까지 히트에서 순차적으로 뒤로 이동합니다.

불가능한 경우 속성은 평가를 위해 데이터 소스의 '이전 레코드'에서 MID 값을 사용합니다. AA가 순서가 잘못된 데이터를 지원하지 않는 경우 이 이전 레코드는 타임스탬프별로 순차적으로 정렬되지 않을 수 있습니다.

레코드가 순차적으로 순서가 지정되지 않으므로 지속성을 적용할 때의 예상 값은 제공된 트랜잭션 ID 타임스탬프와 원래 트랜잭션 사이에 존재하는 시간에 영향을 줄 수 있습니다.

## 속성은 Advertising Analytics 통합에서 작동합니까?
일치 유형 및 키워드와 같은 메타데이터 차원은 속성에서 작동합니다. 그러나 지표 (노출 횟수, 비용, 클릭 수, 평균 위치 및 평균 품질 점수 포함)는 요약 수준 데이터 소스를 사용하므로 호환되지 않습니다.
## 속성은 마케팅 채널과 어떻게 작동합니까?

마케팅 채널이 처음 도입되었을 때에는 첫 번째 터치와 마지막 터치 차원에서만 제공되었습니다. 현재 버전의 속성을 사용할 경우 명확한 첫 번째/마지막 접촉 차원이 더 이상 필요하지 않습니다. Adobe에서 일반 제공 마케팅 채널 및 마케팅 채널 세부 정보 차원을 활성화하여 원하는 속성 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 일반 차원은 다음과 동일하게 동작합니다 마지막 터치 채널 차원이지만 다른 속성 모델과 함께 마케팅 채널을 사용할 때 혼동을 방지하기 위해 레이블이 다르게 지정됩니다.

마케팅 채널 차원은 기존 방문 정의 (처리 규칙으로 정의됨)에 따라 다르므로 이 차원의 방문 정의는 가상 보고서 세트를 사용하여 변경할 수 없습니다.

## 목록 변수 등의 다중 값 변수와 관련하여 속성이 어떻게 작동합니까?

Analytics의 일부 차원은 하나의 히트에 여러 값을 포함할 수 있습니다. 일반적인 예로는 목록 변수와 제품 변수가 있습니다.

속성이 다중 값 히트에 적용되면 동일한 히트에 있는 모든 값이 동일한 크레딧을 받습니다. 많은 값이 이 크레딧을 받을 수 있으므로 보고서 합계는 각 개별 라인 항목을 합산한 경우와 다를 수 있습니다. 보고서 합계는 중복 제거되고 각 개별 차원 항목은 적절한 크레딧을 받습니다.

## 속성은 세그먼테이션과 어떻게 연동됩니까?

속성은 항상 세그먼테이션 전에 실행되며, 세그먼테이션은 보고서 필터가 적용되기 전에 실행됩니다. 이 개념은 세그먼트를 사용하는 가상 보고서 세트에도 적용됩니다.

예를 들어 "디스플레이 히트" 세그먼트가 적용된 가상 보고서 세트를 만드는 경우 일부 속성 모델을 사용하여 테이블에서 다른 채널을 볼 수도 있습니다.

디스플레이 전용 가상 보고서 세트

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NOTE
세그먼트가 지표를 포함하는 히트를 억제하면 해당 지표 인스턴스는 어떤 차원에서든 기여하지 않습니다. 하지만 비슷한 보고서 필터는 속성 모델별로 처리된 지표에 영향을 주지 않고 일부 차원 항목을 숨기기만 합니다. 따라서 세그먼트는 비교 가능한 정의가 있는 필터보다 낮은 값을 반환할 수 있습니다.
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