預測受眾報表

儲存Predictive Audiences模型後,Audience Manager會開始進行訓練。 在幾小時內,計算模型將開始分析資料收集伺服器上的觀眾。 報告將於次日提供。

若要查看Predictive Audiences分類的結果,請前往​Audience Data > Models,然後在清單中按一下您的模型。

使用左側的篩選選項來搜尋模型名稱或根據模型類型篩選結果。

predictive-audiences-filter

模型表格顯示以下資訊:

  • ID:模型ID可唯一識別Audience Manager帳戶中的每個模型;
  • Name:在模型建立步驟中提供的名稱;
  • Description:在模型建立步驟中提供的說明;
  • Model Type:每個模型(Look-Alike Modeling 或 Predictive Audiences);
  • Status:每個模型的狀態:
    • Pending:模型正在初始化,很快就會開始產生結果;
    • Active:模型運行成功,取得了成效;
    • Warning:由於資料不足(即基線數量低,用戶配置檔案不豐富),模型無法產生結果;
    • Error:模型無法運行。您應聯絡您的Adobe代表。

模型概述報告

在您選擇模型後,其報表頁面將會載入。 在頁面頂端,您可以根據1天的即時實現,看到前5大預測區段,即模型已依據分類目標對象。 Other​類別包含其餘角色,這些角色未包含在前5大預測性群體中。

Audience Manager會為您的Predictive Audiences顯示彩色編碼環圈圖和時間軸圖。

按一下頁面頂端的角色標籤,會從圖表和圖形中新增或移除角色標籤。

環圈圖顯示您目標對象的個人化劃分,而圖表則顯示過去6天預測區段的1天即時人口趨勢。

如果模型狀態為Pending、Warning或Error,則會顯示模型狀態,而非圖形。

智慧型人格報告

報表表格顯示每個Predictive Audiences區段的下列資訊。

  1. SEGMENT ID:與每個角色關聯的自動建立區段的區段ID;
  2. NAME:人名;
  3. STATUS:區段的狀 Predictive Audiences 態:
    • Succeeded:使用者被分類至此區段;
    • Pending:區段仍在初始化中;
    • Insufficient Training Data:由於資料不足,使用者未分類至此區段。總基線人口太低,無法提供足夠的資料供您學習。
  4. 1 DAY REAL TIME POPULATION:過去24小時內每個角色的區段實現數。
  5. 1 DAY REAL TIME POPULATION %:過去24小時內,每個角色的細分實現佔模型總人口的百分比。

影響特徵

Influential Traits 是演算法發 Predictive Audiences 現為最強的預測器,用以判斷訪客的個人分類。

其符號會指出特徵的存在會增加(+)或降低(-)使用者屬於所選角色的可能性。

若要檢視您所有角色的影響力特徵,請按一下View All Influential Traits。

Influential Traits窗口顯示選定模型中每個角色的以下資訊:

影響特徵

  1. TRAIT ID:選定人物每個影響特徵的特徵ID;
  2. NAME:選定角色的每個影響特徵的名稱;
  3. DESCRIPTION:描述選定人物的每個影響特徵;
  4. WEIGHT:所選角色的每個影響特徵的權重。Influential Traits 依預設依權重排序,依遞減順序排列。權重值表示其預測能力。 符號會指出特徵的存在會增加(+)或降低(-)屬於個人的可能性。
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION:過去30天內,所選角色中每個影響特徵的獨特特徵實現次數。

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