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。

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。

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：

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。