Perguntas frequentes sobre a modelagem semelhante

Visão geral

Este artigo fornece respostas às perguntas mais frequentes sobre Look-Alike Modeling.

Perguntas

Por que estou pegando um apartamento? Accuracy & Reach gráfico?

A bemol Accuracy & Reach gráfico significa que quase todos os usuários receberam a mesma pontuação pelo modelo. Isso pode acontecer quando você inclui a característica de visitante do site nas fontes de dados em que você executou o modelo. Para evitar isso, remova a característica genérica da entrada do modelo durante a etapa de criação do modelo usando o Exclusions campo.

Por que algumas de minhas características influentes principais têm públicos muito pequenos?

O algoritmo seleciona características altamente correlacionadas com a característica da linha de base. Por exemplo, se uma determinada característica tiver uma sobreposição de 100% com a característica da linha de base, ela terá um peso muito alto, mesmo que o número de usuários nessa característica seja pequeno.

Por que meu modelo não foi executado/executado novamente?

Os modelos que produziram resultados continuarão a ser executados somente se você tiver criado pelo menos uma característica algorítmica ativa e a mapeou para um segmento ativo e um destino.

Por que meu modelo não produziu resultados?

Normalmente, isso é causado por não haver sobreposições significativas de características entre a população da linha de base e a população nas fontes de dados selecionadas.

Há alguma recomendação sobre a característica da linha de base ou o tamanho do segmento?

Alguns milhares de usuários devem ser suficientes para executar o modelo, visto que há uma sobreposição significativa de características entre a população da linha de base e a população nas fontes de dados selecionadas. Look-Alike Modeling produz resultados mais precisos, quanto maior a linha de base.

Quais fontes de dados de terceiros devo escolher para meu modelo?

Use fontes de dados que tenham pelo menos alguma sobreposição com sua característica/segmento de linha de base, mas que, ao mesmo tempo, tragam usuários adicionais. Você também deve considerar o custo associado a cada feed de dados. Os modelos de custo e preço variam entre os provedores de dados na Audience Marketplace.

Custa usar dados de terceiros para modelagem?

Depende do modelo de preços do feed de dados selecionado. Alguns feeds permitem modelagem sem custo, enquanto outros cobram uma taxa. Consulte Faturamento para compradores de feed de dados para obter detalhes.

Quantos modelos/características tenho permissão para criar?

Atualmente, você pode criar até 20 modelos algorítmicos e 50 características algorítmicas.

Qual é a frequência de atualização do treinamento de modelo e o público de características algorítmicas?

O modelo é reciclado uma vez a cada 8 dias, juntamente com a atualização da população de características algorítmicas.