Use modelos semelhantes para estender o inventário esgotado de dados primários

Neste tutorial, vamos seguir as etapas que você deve seguir para configurar e usar a aparência Models, para que você possa criar novos públicos-alvo semelhantes e vendê-los como uma extensão do seu segmento de conversão.

Detalhes do caso de uso

Você é um editor de conteúdo. Se você já esgotou o inventário dos conversores do site, talvez ache que sua oportunidade termina lá. Digite a aparência do AAM Models. Ao usar esse recurso, você pode estender ainda mais o inventário esgotado e também vender públicos-alvo de pessoas que talvez ainda não tenham se convertido, mas que parecem/atuam como pessoas que se converteram. Esse segmento de público-alvo normalmente seria vendido por menos do que os conversores reais, mas no entanto permite que você adicione o resultado fornecendo uma opção de público-alvo adicional para anunciantes que desejam colocar anúncios em seu site. O benefício adicional desse caso de uso é que não custa nada executar esse modelo em seus dados primários.

As etapas neste tutorial serão as seguintes:

  1. Identificar/criar uma característica ou segmento ideal do usuário (conversão)
  2. Criar um modelo usando esta característica/segmento de conversão como o item base
  3. Choose First party fonte(s) de dados no modelo e execute o modelo
  4. Crie um Algorithmic Trait dos resultados do modelo e adicionar a característica a um segmento
  5. Ofereça o segmento aos anunciantes interessados para estender as vendas do segmento de conversão

Identificar ou criar uma característica ou segmento ideal do usuário (conversão)

O que você está tentando fazer com que as pessoas façam em seu site? Qual é o seu evento de conversão? É claro que há muitas respostas diferentes para essa pergunta, dependendo do tipo/vertical do site e das metas organizacionais. Em qualquer caso, é comum AAM criar uma característica para visitantes que atenderam a esses critérios.

Nesse caso de uso, isso já é considerado, pois você esgotou o inventário para pessoas que são conversores. No entanto, para a finalidade deste tutorial, é bom discuti-lo como referência para o resto do caso de uso.

Além disso, ao usar eventos para criar características, há um grande gotcha que você precisa ter em mente, para que não colete mais usuários do que deveria na característica. Assista ao vídeo a seguir para a grande revelação. :)

OBSERVAÇÃO: No vídeo acima, o exemplo que mostro assume que você tem o Adobe Analytics. Obviamente, pode não ser esse o caso. Se você tiver o Google Analytics (GA), temos um módulo que pode ser usado para enviar dados para o AAM (consulte o documentação) e se sua atividade de conversão no seu site for enviada para AAM por GA, você poderá criar sua característica de conversão a partir disso. Se você tiver uma solução de análise diferente (ou nenhuma solução de análise), ainda poderá enviar dados para o AAM por meio do nosso código de DIL e do submit , etc. (consulte o documentação). Em seguida, crie novamente a característica de conversão com base nos dados enviados quando a atividade de conversão for executada no site.

Criar um modelo semelhante a partir de dados primários

Nesta etapa, vamos criar um First Party Modelo semelhante. Isso significa que não apenas usaremos uma característica/segmento de conversão primário para nossa característica/segmento base (isso seria normal para a maioria dos modelos de qualquer maneira), como também analisaremos apenas o pool de dados primários para mais pessoas que se parecem com os conversores. Não analisaremos dados secundários ou de terceiros.

Nesse caso de uso, isso é importante, pois estamos tentando criar um segmento de usuários em nosso site que parecem conversores, mas ainda não foram convertidos, para que possamos vender esse segmento de semelhança para anunciantes interessados.

Criar uma característica algorítmica

Em seguida, será necessário criar um Algorithmic Trait, para que os resultados do modelo possam ser usados. Sem criar uma característica, o modelo é inútil. Assim, depois que o modelo for executado, certifique-se de entrar na caixa de diálogo de características e criar um Algorithmic Trait. O vídeo a seguir mostra algumas dicas.

Ofereça o Algorithmic Segment aos anunciantes

Depois de criar uma Algorithmic Trait, é possível criar um novo segmento para inseri-lo, de modo que você possa ativar os dados (não é possível ativar uma característica, mas criar um novo segmento de uma característica com a variável Algorithmic Trait nela, para que você possa ativar (usar) o segmento.

Depois de criar um segmento de visitantes primários que tiveram pontuação alta no modelo de semelhança (ou seja, que parecem conversores, mas ainda não fizeram a conversão), você pode oferecer esse segmento aos anunciantes em seu site, mesmo depois de ter esgotado todo o inventário de conversores reais em seu site. Essa é uma ótima maneira de estender esse público-alvo e continuar a ver receita adicional usando a aparência Models em Audience Manager.

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