演算法模型概述

什麼是演算法模型

Audience Manager中的演算法模型是指使用資料科學來擴展您現有的受眾,或將其分類為角色。

這可透過兩種演算法來完成:Look-Alike Modeling和Predictive Audiences。

外觀類似塑型

Look-Alike Modeling 協助您透過自動化資料分析,發掘新的獨特受眾。當您選取特徵或區段、時間間隔以及第一方和第三方資料來源時,程式就會開始。 您的選擇為演算模型提供輸入。 當分析程式執行時,它會根據所選人口的共用特性,尋找符合資格的使用者。

完成時,此資料可在特徵產生器中取用,您可在此使用它根據準確度建立特徵並達到。 此外,您還可以建立結合演算法特徵和規則型特徵的區段,並使用布林運算式和比較運算子新增其他資格要求。

Look-Alike Modeling 提供您從所有可用特徵資料擷取值的動態方式。

若要進一步瞭解Look-Alike Modeling,請參閱瞭解相似模型

預測受眾

Predictive Audiences 協助您使用進階的資料科學技術,將未知的受眾即時分類為不同的角色。

在行銷環境中,角色是一種受眾區段,由擁有一組共同特定特徵 (例如人口統計、瀏覽習慣、購物記錄等) 的訪客、使用者或潛在購買者所定義。

Predictive Audiences 模型會進一步運用Audience Manager的機器學習功能,將未知的受眾自動分類為不同的角色,進一步提升此概念。Audience Manager透過計算一組已知對象之未知對象的傾向來達成此目標。

若要進一步瞭解Predictive Audiences,請參閱預測性觀眾概觀

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