Audience Manager에서 알고리즘(유사) Models을 사용하여 ROAS를 늘립니다.

Audience Manager의 유사 Modeling의 진정한 기능은 품질에 따라 기본 대상을 확장하려 할 때 나옵니다. second party 및 third party data sources의 새 사용자 집합을 새로 만드십시오. 이 자습서에서는 이 데이터에서 model을(를) 만드는 데 필요한 단계를 알아봅니다.

Audience Marketplace에서 Second Party 또는 Third Party 데이터 스트림 활성화

유사 model에서 second party 및 third party 데이터를 사용하려면 먼저 이 데이터를 Audience Manager 인터페이스에 활성화해야 합니다. Adobe에는 선택할 수 있는 second party 및 third party 데이터 공급자가 많습니다. AAM의 셀프 서비스 인터페이스에서 Audience Marketplace을 통해 사용할 수 있습니다. Audience Marketplace으로 이동하고 가능성을 살펴봅니다. 다음 비디오에서는 데이터 공급자의 가격을 커밋하기 전에 조직에 가장 유용한 데이터를 잠글 수 있도록 무료 "구매하기 전에 시도" 스트림을 활성화하는 방법을 포함하여 이 방법을 보여 줍니다.

또한 사용할 데이터 공급자를 조사하고 결정하는 데 도움이 되는 유용한 리소스는 Adobe Audience Finder입니다.

이상적인 사용자(전환) trait 또는 segment 식별/만들기

사람들이 사이트에서 DO를 하도록 하려는 것은 무엇입니까? 전환 이벤트란? 물론 사이트 유형/세로 및 조직 목표에 따라 이 질문에 대한 다양한 답변이 있습니다. 어떤 경우든, AAM에서 이러한 기준을 충족한 방문자에 대해 trait을 만드는 것이 일반적입니다.

아래 비디오에서는 이 자습서를 계속 진행하고 유사 model을(를) 만들 때 사용할 전환 trait을 만드는 방법을 보여줍니다.

또한 Adobe Analytics 이벤트를 사용하여 traits을(를) 만들 때 trait에 참여해야 하는 것보다 더 많은 사용자를 수집하지 않도록 기억해야 하는 중요한 문제가 있습니다. 다음 비디오를 시청하여 큰 주목을 받으십시오. :)

참고: 위의 비디오에서 내가 보여주는 예는 Adobe Analytics이 있다고 가정합니다. 분명히, 이것은 사실이 아닐 수도 있습니다. Google Analytics(GA)가 있는 경우 AAM에 데이터를 전송하는 데 사용할 수 있는 모듈이 있습니다( 설명서 참조). 사이트의 전환 활동이 GA에 의해 AAM으로 전송되는 경우 이 모듈에서 전환 trait을 생성할 수 있습니다. 다른 Analytics 솔루션이 있거나 Analytics 솔루션이 없는 경우에도 DIL 코드 및 submit 함수 등을 통해 데이터를 AAM에 보낼 수 있습니다. ( 설명서 참조). 그런 다음 사이트에서 전환 활동이 수행될 때 전송된 데이터를 기반으로 전환 trait을 만듭니다.

Second Party 또는 Third Party 데이터에서 유사 Model 만들기

위의 단계를 완료하고 이제 알고리즘(유사) Model을 만들 준비가 되었습니다. model을(를) 설정할 때 변환 trait을 기본 trait (복제하려는 주요 방문자)로 사용하고, 활성화된 third party 데이터 스트림을 가져올 사용자 풀로 사용합니다.

중요한 우수 사례

Audience Manager에서 알고리즘 model을(를) 만들 때 분명히 model이(가) 가능한 한 유효했으면 합니다. model이(가) 모두 traitstrait/segment의 멤버가 속해 있다는 것을 고려하고 있으므로, 모든 사용자가 trait/segment에 있는 경우 model에 도움이 되지 않습니다. 따라서 슈퍼 일반 traits (사이트를 방문한 모든 사용자 또는 귀하를 통해 광고를 받은 모든 사용자 등)가 있는 경우, 해당 ID가 속한 data source이 model의 data sources에 포함되어 있지 않은지 확인하십시오. 이 문서의 사용 사례에서는 그렇게 할 것 같지 않습니다. 왜냐하면 Adobe에서는 새로운 영업 기회에 대해 third party 데이터를 찾는 데 집중하고 있지만, 어쨌든 언급할 가치가 있으며, 모든 알고리즘 models에 적용됩니다.

알고리즘 만들기 Trait

다음으로, model 결과를 사용할 수 있도록 알고리즘 Trait을 만들어야 합니다. trait을 만들지 않으면 모델은 사용할 수 없습니다. 따라서 model 이 실행되면 trait 대화 상자로 이동하여 알고리즘 Trait을 만들어야 합니다. 다음 비디오에서는 몇 가지 팁을 살펴봅니다.

Model 데이터에서 Segment을 만들고 DSP에 보내기

알고리즘 Trait을(를) 만든 후에는 새 segment을(를) 만들어 데이터를 활성화할 수 있습니다(trait를 활성화할 수는 없지만, 알고리즘 Trait을(를) 사용하여 새 one-trait segment를 만들 수 있으므로 segment)를 활성화(사용)할 수 있습니다.

이 알고리즘 trait에서 segment을(를) 만들면 사이트에서 이미 전환한 사람처럼 보이는 잠재 고객을 갖게 됩니다. 이제 이 segment을 Audience Manager의 DSP destinations에 매핑할 수 있습니다. 마케팅을 일반적인 공개 사이트보다 사이트 전환을 더 많이 할 수 있는 그러한 마케팅 전략에 타겟팅하여 광고 투자 수익률을 높일 수 있습니다. 행운을 빌어요!

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