Predictive Audiences 常见问题解答

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:

  1. Look-alike modeling 输入少量受众并会扩展这些受众。Predictive Audiences 输入大量受众,并将这些受众分成更小的独特受众,具体由您的角色定义。
  2. 两种算法的基本区段数各不相同。Predictive Audiences 至少需要两个基线,而 Look-alike modeling 最多使用一个基线。
  3. Predictive Audiences 执行实时区段评估,而 Look-alike modeling 则不执行。

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:

  1. 所选角色traits / segments中没有足够的用户用户档案。 我们建议选择traits或segments,以便每个人物至少具有几百个用户用户档案。
  2. 所选人物traits / segments中没有足够的用户档案(没有足够的特征进行分析)。
  3. 目标受众特征/区段没有任何活动或已载入的用户。
  4. 过去 30 天内处于活动状态或已载入的目标受众用户在其用户配置文件中没有足够的数据(特征不足,无法进行分析)。
  5. 目标受众段使用不同于您为模型选择的Profile Merge Rule。
  6. 您为模型选择的Profile Merge Rule中可能不包括目标受众特征的数据源。

为了获得最佳结果,请遵循角色选择标准目标受众选择标准中的建议准则。

我的模特为什么要展示 Error 状况?

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 为 Predictive Audiences segment?

通过选择与上一模型相同的角色和目标受众来创建新模型。 在创建模型时,请指定不同的Profile Merge Rule。

警告

或者,您也可以使用区段生成器手动创建具有现有预测性trait的segment,并为其分配您选择的Profile Merge Rule。

但是,我们不建议采用此做法,因为预测traits会自动继承它们所属的模型的Profile Merge Rule,并且它们是从符合模型Profile Merge Rule的有影响的traits中构建的。

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,并且您为预测型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,如果您只基于设备用户档案选择Profile Merge Rule,则您的跨设备traits不会产生影响,也不会对预测segment中用户的位置有任何贡献。 这可能会对模型的准确性和范围产生不利影响。

仔细分析您的用例,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

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(生存期),无法更改。 Predictive Audiences 只有当用户符合基本区段或被重新分类至其他预测区段时,才能将其从预测区段中取消分类。

如果需要,您可以通过创建包含预测特征和具有指定TTL的活动特征的新区段来解决此功能。

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。

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