預測受眾報表

儲存Predictive Audiences模型後,Audience Manager會開始訓練它。 幾小時內,計算模型將開始分析資料收集伺服器上的對象。 報告將於隔天提供。

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索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可唯一識別您的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:每個模型的類型(Look-Alike Modeling 或 Predictive Audiences);
  • Status:每個模型的狀態:
    • Pending:模型正在初始化,不久將開始產生結果;
    • Active:模型運行成功,並產生了結果;
    • Warning:由於資料不足,模型無法產生結果(即基線母體較低,使用者設定檔不豐富);
    • Error:模型無法運行。您應該聯絡您的Adobe代表。

模型概述報表

選擇模型後,其報表頁面會載入。 在頁面頂端,您可以根據1天的即時了解,看到模型已將目標對象分類為依據的前5大預測區段。 Other​類別包含其餘的角色,這些角色未包含在前5大預測區段中。

Audience Manager顯示Predictive Audiences的彩色編碼環圈圖和時間軸圖。

按一下頁面頂端的角色標籤,即會從圖表和圖形中新增或移除角色標籤。

環圈圖顯示目標對象以人設為基礎的劃分,而圖表顯示過去6天內預測區段的1天即時母體趨勢。

如果模型狀態為Pending、Warning或Error,則顯示模型狀態,而不是圖形。

smart-persona-report

報表表格會顯示每個Predictive Audiences區段的下列資訊。

  1. SEGMENT ID:與每個角色相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:使用者被分類到此區段;
    • Pending:區段仍在初始化;
    • Insufficient Training Data:由於資料不足,使用者未分類至此區段。總基線母體太低,無法提供足夠的資料以供學習。
  4. 1 DAY REAL TIME POPULATION:過去24小時內每個角色的區段實現次數。
  5. 1 DAY REAL TIME POPULATION %:過去24小時內,每個角色的區段實現佔模型母體總數的百分比。

具影響力的特徵

Influential Traits 是特徵,演 Predictive Audiences 算法發現是決定訪客角色分類的最強預測器。

其符號代表特徵的存在是否會增加(+)或降低(-)使用者屬於所選角色的可能性。

若要檢視所有角色的具影響力特徵,請按一下「View All Influential Traits」。

Influential Traits窗口顯示所選模型中每個角色的以下資訊:

影響力特徵

  1. TRAIT ID:所選角色中每個具影響力特徵的特徵ID;
  2. NAME:所選角色的每個具影響力特徵的名稱;
  3. DESCRIPTION:所選角色的每個具影響力特徵的說明;
  4. WEIGHT:所選角色的每個影響特徵的權重。Influential Traits 依預設會以遞減順序依權數排序。權重值表示其預測能力。 符號會指出特徵的存在是否會增加(+)或降低(-)屬於某個角色的可能性。
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION:過去30天內,所選角色中每個具影響力特徵的不重複特徵實現次數。

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