Audience Manager에서 알고리즘(유사) Models을 사용하여 ROAS 증가

Audience Manager의 유사 모양 Modeling의 진정한 기능은 기준 대상을 품질에 맞게 확장하려는 경우에 제공됩니다. second party 및 third party data sources의 새 사용자 집합을 새로 만듭니다. 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 Audience Manager 인터페이스에 이 데이터를 활성화해야 합니다. Adobe에는 선택할 수 있는 second party 및 third party 데이터 공급자가 많이 있습니다. Audience Marketplace을 통해 AAM의 셀프 서비스 인터페이스에서 사용할 수 있습니다. Audience Marketplace으로 이동하여 여러 가능성을 탐색합니다. 다음 비디오에서는 데이터 공급자의 가격을 결정하기 전에 조직에 가장 유용한 데이터를 잠글 수 있도록 무료 "구매하기 전에 시도" 스트림을 사용하는 방법을 비롯하여 이러한 방법을 보여 줍니다.

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

이상적인 사용자(전환) trait 또는 segment 식별/만들기

사이트에서 사람들에게 DO를 제공하도록 하는 것은 무엇입니까? 전환 이벤트는 무엇입니까? 물론 사이트 유형/수직 및 조직 목표에 따라 이 질문에 대한 다양한 답변이 있습니다. 어떤 경우든 AAM에서는 이러한 기준을 충족하는 방문자에 대해 trait을 만드는 것이 일반적입니다.

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

또한 Adobe Analytics 이벤트를 사용하여 traits을(를) 만들 때, trait에 들어가야 하는 사용자 수보다 많은 사용자를 수집하지 않도록 주의해야 하는 주요 정보가 있습니다. 다음 비디오를 통해 많은 정보를 확인하십시오.😃

참고: 위의 비디오에서 내가 보여 주는 예는 Adobe Analytics이 있다고 가정합니다. 분명히, 이것은 사실이 아닐 것이다. Google Analytics(GA)가 있는 경우 데이터를 AAM으로 보내는 데 사용할 수 있는 모듈이 있습니다(documentation 참조). 사이트의 전환 활동이 GA로 AAM으로 전송되는 경우 이 모듈에서 전환 trait을 만들 수 있습니다. 다른 분석 솔루션이 있거나 분석 솔루션이 없는 경우에도 DIL 코드와 submit 함수 등을 통해 데이터를 AAM에 여전히 보낼 수 있습니다. (설명서 참조). 그런 다음 전환 활동이 사이트에서 수행될 때 전송된 데이터를 기준으로 전환 trait을 만듭니다.

Second Party 또는 Third Party 데이터에서 유사 Model 만들기

위의 단계를 완료한 후 이제 알고리즘(유사) Model을 만들 준비가 되었습니다. model을(를) 설정할 때 전환 trait을 기본 trait (복제할 주요 방문자)으로 사용할 것이며, 활성화된 third party 데이터 스트림을 가져올 사용자 풀로 사용할 것입니다.

중요한 우수 사례

Audience Manager에서 알고리즘 model을 만들 때 분명 model이 가능한 한 효과적이어야 합니다. model이(가) 모두 traits에 대해 사용자의 기본 trait/segment의 구성원이 모두 포함됨을 고려하고 있으므로 모든 사용자가 trait/segment에 있는 경우에는 model에 도움이 되지 않습니다. 따라서 사이트에 온 모든 사람 또는 사용자로부터 광고를 받은 모든 사람과 마찬가지로 매우 일반적인 traits (이)가 있는 경우, 속해 있는 data source이 model의 data sources에 포함되지 않아야 합니다. 이 문서의 사용 사례에서는, Adobe가 새로운 Look-Alike를 위해 third party 데이터를 보는 데 주력하고 있지만, 아무튼 언급할 가치가 있으며, ALL of your algorithmic models에 적용됩니다.

알고리즘 Trait 만들기

다음으로 model의 결과를 사용할 수 있도록 알고리즘 Trait을 만들어야 합니다. trait을(를) 만들지 않으면 모델은 무용지물입니다. 따라서 model이(가) 실행된 후 trait 대화 상자로 이동하여 알고리즘 Trait을 만들어야 합니다. 다음 비디오에서는 몇 가지 팁을 보여 줍니다.

Model 데이터에서 Segment을(를) 만들고 DSP에 보내기

알고리즘 Trait을(를) 만든 후에는 데이터를 활성화할 수 있도록 새 segment을 만들어서 데이터를 활성화할 수 있습니다(trait을 활성화할 수 없지만 알고리즘 Trait을 사용하여 새 one-trait segment을 만드는 대신 segment)을 활성화(사용)할 수 있습니다.

이 알고리즘 trait에서 segment을(를) 만들었으면 사이트에서 이미 전환된 사람처럼 보이는 잠재적인 클라이언트를 갖게 됩니다. 이제 Audience Manager의 DSP destinations에 이 segment을 매핑할 수 있습니다. 일반 대중뿐만 아니라 사이트에서 전환할 가능성이 높은 유사 마케팅으로 마케팅을 타깃팅하여 광고 지출에 대한 수익률을 높일 수 있습니다. 행운을 빌어요!

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