Obtenha recomendações de características ao vivo enquanto cria seus segmentos, a partir de suas próprias características originais e Audience Marketplace feeds de dados.
Comece assistindo ao vídeo Trait Recommendations abaixo e leia para obter mais informações. A demonstração em vídeo mostra como trabalhar com recomendações de suas próprias características originais, bem como com recomendações de características de Audience Marketplace feeds de dados que você já está inscrito em.
O próximo vídeo descreve o fluxo de trabalho de Marketplace Recommendations, mostrando como adicionar características aos seus segmentos, com base nas recomendações dos feeds de dados em Audience Marketplace. Essas recomendações são baseadas em feeds de dados que você não está inscrito em.
Trait RecommendationsO , desenvolvido pelo Adobe Sensei, traz a ciência de dados para seus fluxos de trabalho Audience Manager.
Com Trait Recommendations, ao criar ou editar um segmento no Construtor de segmento, você recebe recomendações sobre as características adicionais que você pode incluir, semelhantes às características na regra de segmento.
O Audience Manager mostra as recomendações de características tanto das características originais como na seção Recommendations e de Audience Marketplace, na seção Recommendations from Marketplace.
Adicione as características recomendadas ao segmento para aumentar o público-alvo de destino.
Em poucas palavras:
Com Trait Recommendations, você pode melhorar seus fluxos de trabalho, dependendo de como você usa o Audience Manager:
Algorithmic Models não só encontra as características mais influentes, como também pontua os usuários com base nessas características e atribui a cada usuário uma pontuação individual. Em seguida, você cria características algorítmicas para direcionar os usuários. Com controles de precisão e alcance no Trait Builder, você pode especificar quais usuários entre todos aqueles que têm as características influentes você deseja direcionar.
Algorithmic Models permite que você selecione usuários em diferentes níveis de precisão e teste em Audience Lab que grupo de usuários converte melhor. Consulte o caso de uso detalhado em Comparar modelos no Audience Lab.
Em Algorithmic Models, o modelo é executado a cada 8 dias e atualiza os usuários qualificados para características algorítmicas.
Trait Recommendations é uma maneira rápida de obter insights sobre outras características semelhantes àquelas que você está usando em um segmento.
Você deve usar Trait Recommendations quando:
Ao criar ou editar um segmento no Construtor de segmentos, você pode explorar características semelhantes às características na regra de segmento. O fluxo de trabalho do Construtor de segmentos é muito semelhante para segmentos novos e existentes:
Vá para Dados do público-alvo > Segmentos e clique em Adicionar novo.
Na caixa suspensa Traits , adicione pelo menos uma característica à regra de segmento.
Você pode ver características recomendadas e Audience Marketplace recomendações de características próprias dos feeds aos quais você está inscrito, na seção Recommendations. A seção Recommendations from Marketplace mostra as recomendações de características dos feeds aos quais você não está inscrito. Todas essas recomendações são semelhantes às características adicionadas à regra de segmento. Role para baixo para ver todas as características recomendadas.
(Opcional) Para excluir características primárias recomendadas de determinadas fontes de dados, clique no símbolo X das fontes de dados que deseja excluir.
As fontes de dados excluídas são mostradas logo acima da lista de características recomendadas. Clique em X na caixa cinza para remover as exclusões e ver os resultados das respectivas fontes de dados novamente.
Ao adicionar Marketplace características a um segmento, as características são usadas somente para estimativa de segmento, até que você se inscreva no feed de dados correspondente. As características que vêm dos feeds de dados para os quais você não se inscreveu são marcadas com um ícone de carrinho de compras na lista de características. Clique no nome da característica para ir até a página do feed de dados e assinar.
É possível salvar um segmento com características de terceiros somente depois de assinar os feeds de dados correspondentes.
Vá para Audience Data>Segments, selecione o segmento que deseja editar e clique em .
Role para baixo até a caixa suspensa Traits.
É possível ver características recomendadas, semelhantes às características já presentes na regra de segmento. Role para baixo para ver todas as características recomendadas.
(Opcional) Para excluir características recomendadas de determinadas fontes de dados, clique no símbolo X das fontes de dados que deseja excluir.
As fontes de dados excluídas são mostradas logo acima da lista de características recomendadas. Clique em X na caixa cinza para remover as exclusões e ver os resultados das respectivas fontes de dados novamente.
Ao criar ou editar um segmento e adicionar uma característica à regra de segmento, você vê no máximo cinquenta características recomendadas, semelhantes às adicionadas. Se a regra de segmento contiver mais de uma característica, o Audience Manager usará um método round robin para mostrar a melhor correspondência para cada característica, em seguida, a segunda melhor correspondência para cada característica e assim por diante, para as maiores cinquenta características por população, na regra de segmento.
Por exemplo, quando há três características na regra de segmento, como mostrado abaixo, as características recomendadas são:
Para obter recomendações para uma característica específica, você pode clicar nas características na regra de segmento (1) ou na visualização de características recomendadas (2).
Clicar em uma característica própria abre uma janela pop-up, como mostrado na imagem abaixo. Se as características recomendadas não fizerem parte do segmento, você poderá adicioná-las ao segmento pressionando +.
As fontes de dados excluídas da página principal são consideradas ao gerar recomendações na janela pop-up de informações de características. E, se você excluir fontes de dados nessa visualização, as exclusões se aplicam à página principal.
As características recomendadas podem ser suas características originais ou características de terceiros dos feeds de dados aos quais você está inscrito em Audience Marketplace.
Para produzir recomendações de características, o Audience Manager calcula a semelhança do cartão Jaccard entre a característica de destino e todas as outras características às quais a sua conta tem acesso, incluindo dados de terceiros. Audience Manager exibe até cinquenta características que têm a maior similaridade.
O Audience Manager calcula o Trait Similarity Score entre duas características calculando a interseção e união em termos do número de UUIDs e depois divide as duas. Para duas características A e B, o cálculo tem a seguinte aparência:
Veja também os dois exemplos abaixo.
Dadas as duas características A e B, digamos que cada uma das características tenha uma população de 1.000.000 UUIDs, 25.000 UUIDs das quais se qualificam para ambas as características.
Usando a fórmula acima, isso resultará em: 25.000 / 1.975.000 = 0.012. Esta é uma Trait Similarity Score baixa, as duas características são muito diferentes.
Se as mesmas características A e B tiverem 400.000 UUIDs que se qualificam para ambas as características, Trait Similarity Score será muito maior:
400.000 / 1.600.000 = 0,25
Use a tabela abaixo como um guia detalhado para traçar similaridade. Este guia é baseado nas pontuações de similaridade observadas na maioria das características.
Trait Similarity Score | Significância |
---|---|
0.1 e superior | Alta semelhança entre características |
0.03 - 0.1 | Similaridade média entre características |
0.01 - 0.03 | Baixa semelhança entre características |
0 - 0,01 | Similaridade muito baixa entre características |
Para empresas que usam Role-Based Access Controls (RBAC), você precisa ter permissão para criar e editar segmentos para ver as características recomendadas. As recomendações de características que você vê são apenas aquelas de fontes de dados às quais você tem acesso por meio de RBAC.
Para adicionar Marketplace Recommendations a um segmento, os usuários devem primeiro assinar os feeds de dados correspondentes. Somente usuários com privilégios de administrador podem assinar feeds de dados Audience Marketplace.
Leia mais sobre RBAC controles aqui.