Predictive Audiences 报表

保存Predictive Audiences模型后，Audience Manager开始会对其进行培训。 在几小时内，计算模型将开始分析数据收集服务器上的受众。 报告将在次日可用。

要查看Predictive Audiences分类的结果，请转至​Audience Data > Models，然后单击列表中的模型。

使用左侧的筛选选项搜索模型名称或根据模型类型筛选结果。

“模型”(models)表格显示以下信息：

• ID:模型ID可唯一标识您的Audience Manager帐户中的每个模型；
• Name:您在模型创建步骤中提供的名称；
• Description:在模型创建步骤中提供的描述；
• Model Type:每种模型(或Look-Alike Modeling )的 Predictive Audiences类型；
• Status:每个模型的状态：
  • Pending:模型正在初始化，很快将开始产生结果；
  • Active:模型运行成功，取得了良好效果；
  • Warning:由于数据不足(即基线数量低，用户用户档案不丰富)，模型无法产生结果；
  • Error:模型无法运行。您应联系Adobe代表。

模型概述报告

选择模型后，其报告页面将加载。 在页面顶部，您可以看到前5个最大的预测细分，这些预测细分基于1天的实时实现，该模型已按目标受众对您的进行分类。 Other​类别包括其余的角色，这些角色未包括在前5个最大的预测区段中。

Audience Manager显示颜色编码的圆环图和Predictive Audiences的时间轴图。

单击页面顶部的角色选项卡，将在图表和图形中添加或删除角色选项卡。

甜圈图显示了您的目标受众的基于角色的细分，而图表则显示了过去6天内预测区段的1天实时人口趋势。

如果模型状态为Pending、Warning或Error，则显示模型状态而不是图形。

报表显示每个Predictive Audiences区段的以下信息。

1. SEGMENT ID:与每个人物关联的自动创建的区段的区段ID;
2. NAME:人物名称；
3. STATUS:区段的状 Predictive Audiences 态：
   • Succeeded:用户被划分为此领域；
   • Pending:段仍在初始化；
   • Insufficient Training Data:由于数据不足，用户未被分类到此区段。总基线总量太低，无法提供足够的数据供您学习。
4. 1 DAY REAL TIME POPULATION:过去24小时内每个角色的细分实现数。
5. 1 DAY REAL TIME POPULATION %:过去24小时内每个角色的细分实现占模型总人口的百分比。

影响特征

Influential Traits 是算法发现 Predictive Audiences 的最强的用于确定访客人物分类的预测符。

其符号指示特征的存在是增加(+)还是减少(-)属于所选人物的用户的可能性。

要视图所有角色的影响力特征，请单击View All Influential Traits。

Influential Traits窗口会显示选定模型中每个角色的以下信息：

1. TRAIT ID:所选人物的每个影响特征的特征ID;
2. NAME:所选人物的每个影响特征的名称；
3. DESCRIPTION:对所选人物的每个影响特征的描述；
4. WEIGHT:所选人物的每个影响特征的权重。Influential Traits 默认按权重以降序排序。权重的值表示其预测能力。 该符号指示特征的存在是增加(+)还是减少(-)属于某个人物的可能性。
5. 30 DAY REAL TIME POPULATION:过去30天内所选人物的每个影响特征的唯一特征实现数。