Obtenga recomendaciones de características en directo a medida que genera sus segmentos, a partir de sus propias características de origen y Audience Marketplace fuentes de datos.
Inicio viendo el video Trait Recommendations a continuación, lea para obtener más información. La demostración de vídeo muestra cómo trabajar con recomendaciones de sus propias características personales, así como recomendaciones de características de fuentes de datos Audience Marketplace a las que ya está suscrito.
El siguiente vídeo describe el flujo de trabajo de Marketplace Recommendations y le muestra cómo agregar características a los segmentos, según las recomendaciones de fuentes de datos de Audience Marketplace. Estas recomendaciones se basan en fuentes de datos a las que no está suscrito.
Trait Recommendations, con tecnología Adobe Sensei, incorpora la ciencia de datos a sus flujos de trabajo diarios Audience Manager.
Con Trait Recommendations, cuando genera o edita un segmento en Generador de segmentos, obtiene recomendaciones sobre características adicionales que puede incluir, que son similares a las características de la regla de segmentos.
El Audience Manager muestra las recomendaciones de rasgos tanto desde las características individuales, en la sección Recommendations, como desde Audience Marketplace, en la sección Recommendations from Marketplace.
Añada las características recomendadas al segmento para aumentar la audiencia objetivo.
En pocas palabras:
Con Trait Recommendations, puede mejorar sus flujos de trabajo, dependiendo de cómo use el Audience Manager:
Algorithmic Models no sólo encuentra las características más influyentes, sino que también puntúa a los usuarios en función de esas características y asigna a cada usuario una puntuación individual. Seguidamente, puede crear rasgos algorítmicos para segmentar los usuarios. Con los controles de precisión y alcance de Trait Builder, puede especificar qué usuarios de entre todos los que tienen las características influyentes que desea destinatario.
Algorithmic Models le permite seleccionar usuarios en diferentes niveles de precisión y probar en Audience Lab qué grupo de usuarios se convierte mejor. Consulte el caso de uso detallado en Comparar modelos en Audience Lab.
En Algorithmic Models, el modelo se ejecuta cada 8 días y actualiza los usuarios calificados para características algorítmicas.
Trait Recommendations es una forma rápida de obtener perspectivas sobre otras características similares a las que se utilizan en un segmento.
Debe utilizar Trait Recommendations cuando:
Al crear o editar un segmento en Generador de segmentos, puede explorar características similares a las características de la regla de segmentos. El flujo de trabajo Generador de segmentos es muy similar para los segmentos nuevos y existentes:
Vaya a Datos de Audiencia > Segmentos y haga clic en Añadir nuevo.
En el cuadro desplegable Características, agregue al menos una característica a la regla de segmento.
Puede ver las características recomendadas de origen y las Audience Marketplace recomendaciones de características de las fuentes a las que está suscrito, en la sección Recommendations. La sección Recommendations from Marketplace muestra las recomendaciones de características de las fuentes a las que no está suscrito. Todas estas recomendaciones son similares a las características agregadas a la regla de segmento. Desplácese hacia abajo para ver todas las características recomendadas.
(Opcional) Para excluir las características de origen recomendadas de ciertas fuentes de datos, haga clic en el símbolo X de las fuentes de datos que desee excluir.
Las fuentes de datos excluidas se muestran justo encima de la lista de las características recomendadas. Haga clic en X en el cuadro gris para eliminar las exclusiones y ver los resultados de las fuentes de datos respectivas de nuevo.
Para agregar características recomendadas a la regla de segmento, haga clic en el símbolo +.
Al agregar características Marketplace a un segmento, las características solo se utilizan para la estimación de segmentos, hasta que se suscriba a la fuente de datos correspondiente. Las características que provienen de fuentes de datos a las que no está suscrito se marcan con un icono de carro de compras en la lista de características. Haga clic en el nombre de la característica para ir a la página de fuentes de datos y suscribirse a ella.
Puede guardar un segmento con características de terceros solo después de suscribirse a las fuentes de datos correspondientes.
Vaya a Audience Data>Segments, seleccione el segmento que desee editar y haga clic en .
Desplácese hacia abajo hasta el cuadro desplegable Traits.
Puede ver las características recomendadas, que son similares a las características que ya aparecen en la regla de segmento. Desplácese hacia abajo para ver todas las características recomendadas.
(Opcional) Para excluir las características recomendadas de ciertas fuentes de datos, haga clic en el símbolo X de las fuentes de datos que desee excluir.
Las fuentes de datos excluidas se muestran justo encima de la lista de las características recomendadas. Haga clic en X en el cuadro gris para eliminar las exclusiones y ver los resultados de las fuentes de datos respectivas de nuevo.
Para agregar características recomendadas a la regla de segmento, haga clic en el símbolo +.
Cuando crea o edita un segmento y agrega una característica a la regla de segmento, verá un máximo de cincuenta características recomendadas, similares a la que ha agregado. Si la regla de segmento contiene más de una característica, el Audience Manager utiliza un método de rotación redonda para mostrar la mejor coincidencia para cada característica, luego la segunda mejor coincidencia para cada característica, y así sucesivamente, para las cincuenta características más grandes por población, en la regla de segmento.
Por ejemplo, cuando hay tres características en la regla de segmento, como se muestra a continuación, las características recomendadas son:
Para obtener recomendaciones para una característica específica, puede hacer clic en las características en la regla de segmento (1) o en la vista de características recomendadas (2).
Al hacer clic en una característica propia se abre una ventana emergente, como se muestra en la imagen de abajo. Si las características recomendadas no forman parte del segmento, puede agregarlas al segmento pulsando +.
Las fuentes de datos excluidas de la página principal se tienen en cuenta al generar recomendaciones dentro de la ventana emergente de información de características. Y, si excluye las fuentes de datos de esta vista, las exclusiones se aplican a la página principal.
Las características recomendadas pueden ser sus características de origen o de terceros a partir de fuentes de datos a las que esté suscrito en Audience Marketplace.
Para generar recomendaciones de características, el Audience Manager calcula la similitud Jaccard entre la característica de destinatario y cualquier otra característica a la que su cuenta tenga acceso, incluidos los datos de terceros. A continuación, el Audience Manager muestra hasta cincuenta características que tienen la mayor similitud.
El Audience Manager calcula el Trait Similarity Score entre dos características calculando la intersección y la unión en términos del número de UUIDs y luego divide los dos. Para dos características A y B, el cálculo tiene este aspecto:
Consulte también los dos ejemplos siguientes.
Dadas las dos características A y B, digamos que cada una de las características tiene una población de 1.000.000 UUIDs, 25.000 UUIDs de los cuales califican para ambas características.
Si se utiliza la fórmula anterior, el resultado será: 25.000 / 1.975.000 = 0,012. Es un valor bajo Trait Similarity Score, las dos características son muy diferentes.
Si los mismos rasgos A y B tenían 400.000 UUIDs que cumplen los requisitos para ambas características, el Trait Similarity Score es mucho mayor:
400.000 / 1.600.000 = 0,25
Utilice la siguiente tabla como guía general para la similitud de características. Esta guía se basa en las puntuaciones de similitud observadas en la mayoría de las características.
Trait Similarity Score | Importancia |
---|---|
0.1 y posterior | Gran similitud entre características |
0,03 - 0,1 | Similitud media entre características |
0,01 - 0,03 | Mínima similitud entre características |
0 - 0,01 | Muy baja similitud entre características |
Para las compañías que utilizan Role-Based Access Controls (RBAC), debe tener permiso para crear y editar segmentos para ver las características recomendadas. Las recomendaciones de características que ve son sólo las de los orígenes de datos a los que tiene acceso mediante RBAC.
Para agregar Marketplace Recommendations a un segmento, los usuarios deben suscribirse primero a las fuentes de datos correspondientes. Solo los usuarios con privilegios de administrador pueden suscribirse a Audience Marketplace fuentes de datos.
Lea más acerca de los RBAC controles aquí.