使用類似Models來擴充First Party資料中的已售庫存

在本教學課程中,我們將逐步介紹您設定和使用Look-Lake Models時應採取的步驟,以便您能建立新的類似對象,並將它們作為轉換segment的延伸銷售。

使用案例詳細資訊

您是內容發佈者。 如果您已經為網站上的轉換器售出了庫存,您可能會認為您的機會到此為止。 輸AAM入相似的Models。 透過使用此功能,您可以進一步擴充已售完的庫存,並銷售可能尚未轉換,但外觀/行為與已轉換者相似的受眾。 此對象segment通常的售價低於實際的轉換器,但是,您仍可為想要在您網站上投放廣告的廣告商提供額外的對象選項,以增加獲利底限。 此使用案例的額外好處是,在您的第一方資料上執行此模型並不需要花費任何成本。

本教學課程的步驟如下:

  1. 識別/建立理想的使用者(轉換)trait或segment
  2. 使用此轉換trait/segment作為基本項目建立model
  3. 在model中選擇First party資料源並運行model
  4. 從model結果建立演算法Trait,並將trait新增至segment
  5. 將segment提供給感興趣的廣告商,以延伸轉換segment銷售

識別/建立理想的使用者(轉換)trait或segment

您想要在您的網站上吸引訪客做什麼? 您的轉換事件是什麼? 當然,這個問題有許多不同的答案,視您的網站類型/垂直和組織目標而定。 無論如何,通常都AAM會為符合這些條件的訪客建立trait。

在此使用案例中,已假設這是因為您已將庫存售罄給轉換器使用者。 不過,在本教學課程中,最好將它作為其餘使用案例的參考。

此外,當使用事件建立traits時,您需要記住一個重大問題,以免收集到的使用者數量超過您在trait中應收集的數量。 觀看以下影片,瞭解大的顯示效果。😃

注意: 在上述影片中,我展示的範例假設您有Adobe Analytics。顯然,情況可能並非如此。 如果您有Google Analytics(GA),我們有一個模組可讓您用來傳送資料至(請參閱documentation)AAM,如果您的網站轉換活動是由GA傳送AAM至,則您可以從中建立轉換特徵。 如果您有不同的分析解決方案(或沒有分析解決方案),您仍可以透過我們的AAMDIL程式碼和submit函式傳送資料給。 (請參閱documentation)。 然後,再根據在網站上執行轉換活動時所傳送的資料,建立轉換特徵。

從First Party資料建立相似Model

在此步驟中,我們將建立First Party相似Model。 這表示我們不僅將使用first party轉換trait/segment作為基本trait/segment(這對大多數models來說都是正常的),而且我們也只會針對更多看起來像轉換器的人使用first party資料庫。 我們不會查看second party或third party資料。

在此使用案例中,這很重要,因為我們嘗試在我們的網站上建立segment個看起來像是轉換器但尚未轉換的使用者,因此我們可以將這個類似segment的產品銷售給感興趣的廣告商。

建立演算法Trait

接下來,我們需要建立演算法Trait,以便使用model的結果。 若不建立trait,則model無用。 因此,在model執行後,請務必進入trait對話方塊並建立演算法Trait。 以下視訊將逐一檢視,並顯示一些提示。

將演算法Segment提供給廣告商

建立演算法Trait後,您可以建立新的segment來放入,如此您就可以啟動資料(無法啟動trait,而是使用演算法Trait建立新的trait segment,以便啟動(使用)segment。

一旦您建立了first party的segment訪客,在類似model中獲得高分(亦即,看起來像是轉換器但尚未碰巧轉換),即使您已售出網站上所有實際轉換器的庫存,您仍可將此segment提供給網站上的廣告商。 這是擴充此受眾並透過在Audience Manager中使用Look-Lake Models繼續觀看額外收入的絕佳方式。

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