Predictive Audiences 报表

保存Predictive Audiences型号后,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。

预测受众过滤器

“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,将很快开始产生结果;
    • Active:模型运行成功,取得了成效;
    • Warning:由于数据不足(即基线数量低,用户用户档案不丰富),模型未能产生结果;
    • Error:模型无法运行。您应联系您的Adobe代表。

模型概述报告

选择模型后,其报告页将加载。 在页面顶部,您可以看到前5个最大的预测细分,根据1天实时发现模型已按目标受众分类。 Other​类别包括其余角色,这些角色未包括在前5个最大预测区段中。

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。

圆环图显示了目标受众的基于角色的细分,而图表显示了过去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。

智能人物报告

报表表格显示每个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。总基线人口太低,无法提供足够的数据供参考。
  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 Predictive Audiences 现为最强的预测器的特征,用于确定访客的人物分类。

其符号指示特征的存在是增加(+)还是降低(-)用户属于所选人物的可能性。

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

Influential Traits窗口显示选定模型中每个人物的以下信息:

影响特征

  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:描述选定人物的每个影响特征;
  4. WEIGHT:所选人物的每个影响特征的权重。Influential Traits 默认情况下按权重按降序排序。权重的值表示其预测能力。 该符号指示特征的存在是增加(+)还是降低(-)属于某个人物的可能性。
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION:过去30天中选定人物的每个影响特征的唯一特征实现次数。

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