Perguntas frequentes sobre a modelagem semelhante

Visão geral

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

Dúvidas

Por que estou recebendo um Accuracy & Reach gráfico plano?

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

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

O algoritmo seleciona características que estão altamente correlacionadas com a característica da linha de base. Por exemplo, se uma determinada característica tiver 100% de sobreposição com a característica da linha de base, ela terá um peso muito alto, mesmo se o número de usuários nessa característica for 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 mapeado-a para um segmento ativo e um destino.

Por que meu modelo não produziu resultados?

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

Existe 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 o meu modelo?

Use fontes de dados que tenham pelo menos alguma sobreposição com sua característica/segmento da linha de base, mas ao mesmo tempo traga 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 em Audience Marketplace.

Custa usar dados de terceiros para modelagem?

Depende do modelo de preço 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 modelo e da população de características algorítmicas?

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

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