有关 Predictive Audiences 的常见问题解答。
什么时候应该使用 Predictive Audiences 而不是 Look-alike modeling?
Predictive Audiences 和 Look-alike modeling 分别用于不同的用例。两种算法的主要区别如下:
根据您的用例,您应决定哪种模型与您更相关。
您可以考虑构建一个 Predictive Audiences 模型,其中的基线数与构建相似人群拓展模型所需的基线数相同,只是不执行实时评估,并且其中访客很有可能属于多个不同角色,而不是一个独特角色。
我可以创建多少个角色/模型?
您最多可以创建 10 个 Predictive Audiences 模型。对于每个模型,您最多可以定义 50 个基线特征或区段。
如何从 Predictive Audiences 区段构建新区段?
转到 Audience Data > Segments,然后单击 Predictive Audiences 文件夹。找到所需的区段,复制该区段,然后根据您的需求对其进行编辑。
什么时候才能看到模型生成的第一个结果?
如果 Predictive Audiences 模型成功运行,则在创建模型后的 24 小时内即可获得模型结果。
如果模型在 24 小时内未生成结果,请联系 Adobe 代表。
为什么我的模型既没有生成结果,也没有显示警告状态?
Predictive Audiences 模型可能由于以下原因而无法生成结果:
为了获得最佳结果,请遵循角色选择标准和目标受众选择标准中的建议准则。
为什么我的模型显示 Error 状态?
这表明模型运行失败。在这种情况下,请联系您的Adobe代表。
如何更改 Profile Merge Rule 的 Predictive Audiences segment?
通过选择与上一个模型相同的角色和目标受众来创建新模型。 在模型创建过程中,分配一个不同的Profile Merge Rule。
或者,您也可以使用区段生成器手动创建具有现有预测trait的segment,并为其分配您选择的Profile Merge Rule。
但是,我们不建议这样做,因为预测型traits会自动继承其所属模型的Profile Merge Rule,并且这些模型是由符合模型Profile Merge Rule的具有影响力的traits构建的。
我应 Profile Merge Rule 该选择什么?
为模型选择Profile Merge Rule时,请仔细分析用例。
假设您的目标受众segment使用基于已验证用户档案+ Device Graph用户档案的Profile Merge Rule,并且为预测segments选择相同的Profile Merge Rule。 在这种情况下,设备级别和跨设备级别traits都将用于训练模型和将用户放置到预测segment中。
但是,如果您仅根据设备配置文件选择Profile Merge Rule,则您的跨设备traits都不会产生影响,并且不会对将用户放置到预测segment中产生任何影响。 这可能会对模型的准确性和范围产生不利影响。
仔细分析用例,并确定希望模型从中学习的trait类型以及希望模型用于分类的数据类型。
目标受众中不属于任何角色特征/区段的用户是否无法分类?
是的,如果用户在其配置文件中没有任何特征就不能被分类。在这种情况下,用户针对所有角色特征/区段获得的匹配得分为 0,因此不会被分类为任何预测区段。
被分类为其中一个预测区段的用户能否被重新分类为其他 Predictive Audiences 区段?
能。由于该算法每天都会进行训练,因此就特征得分而言,它会根据每个角色进行更改。如果属于 Predictive Audiences 区段的用户处于活动状态,则其特征得分会发生更改,从而可以根据过去 30 天的活动更改分类。
我能否看到对受众进行分类所依据的特征?
能,您可以在模型报表页中查看所有基线的全部具有影响力的特征。请参阅具有影响力的特征。
我是否可以更改预测特征的生存时间(TTL)?
预测特征TTL设置为0(存留期),无法更改。 Predictive Audiences 仅当用户符合基本区段的资格或被重新分类为其他预测区段时,才能从预测区段中取消分段用户。
如果需要,您可以通过创建一个新区段来解决此问题,该区段同时包含预测特征和具有指定TTL的活动特征。
如果我编辑其中一个基线特征或区段,模型会发生什么情况?
模型每天都会对特征或区段进行一次评估。您应会在更新后的第二天看到已更新的分类。
我可以选择模型将从中学习的数据源吗?
不可以,不支持选择数据源。Predictive Audiences 算法会学习您的所有第一方特征。