대상 랩 사용 사례

Audience Lab 테스트 그룹을 만드는 데 기준 세그먼트를 사용할 수 있도록 하여 여러 사용 사례를 활성화합니다. 테스트 그룹을 여러 개의 상호 배타적인 테스트 세그먼트로 나누고 다른 대상에 매핑한 다음 전환 유도 시 가장 효과적인 세그먼트를 결정할 수 있습니다.

대상 랩의 모델 비교

Audience Manager에서 여러 가지 유형의 모델과 소스를 사용할 수 있습니다. Audience Lab 활성 모델 간의 고객 전환율을 손쉽게 비교할 수 있습니다.

이 경우 서로 다른 모델을 비교합니다. 사내 데이터 웨어하우스를 통해 만든 모델을 사용하여 Audience Manager온보드 트레이트](…/…/features/traits/create-onboarded-rule-based-traits.md#create-rules-based-or-onboarded-traits)로 가져오거나 Audience Manager에서 알고리즘 모델 기능을 사용할 수 있습니다.[

  1. 모델 빌더에 있거나 외부 플랫폼을 통해 두 개의 모델을 만듭니다.

  2. 알고리즘 모델에서 알고리즘 특성을 만들거나 자체 모델을 온보드 트레이트로 가져옵니다.

  3. 두 모델의 사용자가 겹치지 않도록 상호 배타적인 세그먼트를 만듭니다.

    • 모델 1 세그먼트모델 2 세그먼트​를 만듭니다.
    • 모델 1 세그먼트​에 대한 세그먼트 규칙이 모델 1 트레이트 AND NOT 모델 2 트레이트이고, 그 반대의 경우 모델 2 세그먼트​에 대해 있어야 합니다.
  4. 두 개의 세그먼트 테스트 그룹 Audience Lab을 만듭니다. 이 그룹 모델 1 세그먼트가 기준선으로, 다른 세그먼트 는 모델 2 세그먼트가 기준선으로되어 있습니다.

    • 두 테스트 그룹에 대해 변수를 동일하게 유지합니다.동일한 대상, 크리에이티브, 전환 트레이트.
    • 테스트 세그먼트가 유사한 사용자 수를 가지고 있는지 확인합니다(예: 160만 명, 180만 명, 160만 명 및 160만 명 아님).
    • 각 테스트 세그먼트 테스트 그룹의 제어 세그먼트를 예약합니다. 이렇게 하면 테스트에서 각 세그먼트의 작은 부분을 명시적으로 타깃팅하지 않고 분리할 수 있습니다.
  5. 결과를 검토합니다.

    • Audience Lab 보고 보기에는 각 모델이 제어하는 전환 수가 표시됩니다. 전환 기반 캠페인의 경우 가장 많은 전환을 유도하는 테스트 세그먼트는 성과가 가장 좋은 모델을 나타냅니다.
    • 제어 세그먼트가 있기 때문에 모델이 "표준 타게팅"에 대해 어떻게 수행되었는지 평가할 수도 있습니다. 한 모델과 다른 모델을 테스트하는 것뿐만 아니라 "이 모델이 일반적인 관행보다 더 잘 되었습니까?"라는 질문을 테스트하는 것입니다.

대상 간 크리에이티브 테스트

크리에이티브가 다른 대상을 통해 유도하고 있는 전환 수를 측정하려면 Audience Lab을 사용합니다. 또한 이 사용 사례를 사용하여 자연 발생 전환을 기준으로 크리에이티브 전환율을 측정할 수 있습니다.

  1. 크리에이티브를 기준 세그먼트로 테스트할 세그먼트를 선택하고 세그먼트 테스트 그룹을 만듭니다.
  2. 기준 세그먼트를 테스트 세그먼트로 분할하고 세그먼트를 제어합니다.
  3. 테스트 세그먼트를 테스트하려는 다른 대상에 매핑합니다.
  4. 제어 세그먼트는 보류하여 대상에 매핑하지 않을 수 있습니다. 자연적으로 발생하는 전환을 위한 결과 기준을 설정하려면 테스트 크리에이티브를 통해 제어 세그먼트를 타깃팅하지 않아야 합니다.
  5. 테스트 시작 날짜와 종료 날짜를 지정합니다.
  6. 대상에 세그먼트와 크리에이티브를 설정합니다.
  7. Audience Lab 보고 보기는 크리에이티브가 대상을 이동하는 전환 수를 표시합니다.
  8. 제어 세그먼트를 만들기 때문에 크리에이티브가 자연스럽고 복잡한 전환을 어떻게 수행했는지 평가할 수도 있습니다. 질문을 테스트하고 있습니다."이러한 크리에이티브한 요소가 일반적인 경우보다 높은 전환율을 생성했습니까?"

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