特征推荐

根据您自己的第一方特征和Audience Marketplace数据源构建细分时获取实时特征推荐。

视频演示

开始,观看下面的Trait Recommendations视频,然后阅读以了解详细信息。 该视频演示向您展示如何处理您自己的第一方特征的建议,以及Audience Marketplace数据服务中您已订阅​的特征建议。

下一个视频概述了Marketplace Recommendations的工作流程,其中显示了如何根据Audience Marketplace中数据服务的推荐将特征添加到区段。 这些建议基于您未订阅​的数据服务。

概述

Trait Recommendations在您的支 Adobe Sensei持下,将数据科学引入Audience Manager的日常工作流。在Trait Recommendations中,当您在区段生成器中构建或编辑区段时,您会获得有关可包含的其他特征的建议,这些特征与区段规则中的特征相似。

Audience Manager显示您的特征推荐,包括来自您的第一方特征(在​Recommendations​部分)和来自​Audience Marketplace​的来自​Recommendations from Marketplace​部分。

将推荐的特征添加到区段中,可增加目标受众。

特质Recommendations概述

简而言之:

  • Audience Manager在Recommendations部分显示第一方特征。 您未订阅的公共和私有源的市场推荐显示在Recommendations from Marketplace部分。 单击源名称以转到Audience Marketplace并订阅。
  • Audience Manager显示最多50个与段规则中的特征相似的特征。
  • 您可以过滤掉不想从中看到任何推荐的数据源。
  • 在计算相似性时,Audience Manager会考虑过去30天内限定该特征的 UUID
  • 如果看到错误消息“未找到类似特征。 特征可能太新。”,这意味着在过去30天内没有该特征的活动,或者Audience Manager尚未更新该特征的建议。 请在24小时后重试。

用例

使用Trait Recommendations,您可以改进工作流,具体取决于您使用Audience Manager的方式:

  • 作为营销人员,您可以借助相似特征快速找到对补充产品感兴趣的受众,从而扩大触及范围。
  • 如果您以Audience Manager为发布者,使用Trait Recommendations,您可以了解受众行为并为广告销售或用户赢取建立更好的细分。
  • 作为Audience Marketplace数据购买者,我希望无需浏览大量源即可发现相关的第三方数据。
  • 作为Audience Marketplace数据提供者,我希望向购买者推荐相关数据,以便能够从最优和相关订阅中受益。

特质Recommendations与算法模型的差异

算法模型

Algorithmic Models 不仅可以找到最具影响力的特征,还可以根据这些特征对用户进行评分,并为每个用户分配一个个人得分。然后,便可以通过创建算法特征来定位用户。借助Trait Builder中的准确性和范围控件,您可以指定所有具有您想要目标的影响特征的用户中的哪些用户。

Algorithmic Models 使您能够选择不同准确度级别的用户,并测试哪 Audience Lab 组用户转换效果更好。有关详细用例,请参阅在 Audience Lab 中比较模型

在Algorithmic Models中,该模型每8天运行一次,并刷新符合算法特征条件的用户。

特征推荐

Trait Recommendations 是一种快速的方法,可让您深入了解与您在区段中使用的特征相似的其他特征。

应在以下情况下使用Trait Recommendations:

  • 构建区段时需要快速获取信息;
  • 要将区段用于短期促销活动,或者希望快速抑制转化的受众;
  • 想要最大化范围。

工作流

区段生成器中构建或编辑区段时,您可以探索与区段规则中的特征相似的特征。 区段生成器工作流对于新区段和现有区段非常相似:

新细分

  1. 转到​受众数据>区段,然后单击​添加新

  2. 在​Traits​下拉框中,向段规则添加至少一个特征。

  3. 您可以在​Recommendations​部分查看您订阅的源的第一方推荐特征和Audience Marketplace特征推荐。 Recommendations from Marketplace​部分显示您未订阅源的特征推荐。 所有这些建议都与您添加到区段规则的特征相似。 向下滚动以查看所有推荐特征。

  4. (可选)要从某些数据源中排除推荐的第一方特征,请单击要排除的数据源的​X​符号。

    注意

    被排除的数据源显示在建议特征列表的正上方。 单击灰色框中的​X​以删除排除项,并再次查看各个数据源的结果。

  5. 要向段规则添加推荐特征,请单击​+​符号。

重要

在将Marketplace特征添加到区段时,这些特征仅用于区段估计,直到您订阅相应的数据源。 来自您未订阅的数据源的特征在特征列表中标有购物车图标。 单击特征名称可转到数据源页面并订阅它。

marketplace-not-subscriped

仅在订阅相应数据服务后,才能保存具有第三方特征的区段。

现有细分

  1. 转到​Audience Data>Segments,选择要编辑的区段,然后单击编辑

  2. 向下滚动到Traits下拉框。

  3. 您可以看到推荐的特征,这些特征与段规则中已有的特征相似。 向下滚动以查看所有推荐特征。

  4. (可选)要从某些数据源中排除推荐的特征,请单击要排除的数据源的​X​符号。

    注意

    被排除的数据源显示在建议特征列表的正上方。 单击灰色框中的​X​以删除排除项,并再次查看各个数据源的结果。

  5. 要向段规则添加推荐特征,请单击​+​符号。

在创建或编辑区段并向区段规则添加特征时,最多可看到50个推荐特征,与您添加的特征相似。 如果区段规则包含多个特征,则Audience Manager使用循环法来显示每个特征的最佳匹配,然后在每个特征中显示每个特征的次佳匹配,依此类推,在区段规则中按人口划分的最大50个特征。

三种基本特征

例如,当区段规则中有三个特征时,建议的特征为:

  1. 最适合特征3(人口最多的特征);
  2. 特征1的最佳匹配;
  3. 特征2的最佳匹配;
  4. 特征3次优匹配;
  5. 特征1的次优匹配,等等,直到你达到50个特征。

要获取特定特征的推荐,您可以单击段规则(1)或推荐特征视图(2)中的特征。

base-traits-example

单击第一方特征可打开一个弹出窗口,如下图所示。 如果建议的特征不是区段的一部分,可以按​+​将其添加到区段。

添加到区段

小贴士

在特征信息弹出窗口中生成推荐时,会考虑主页中被排除的数据源。 此外,如果在此视图中排除数据源,则排除将应用于主页。

注意

建议的特征可以是您在Audience Marketplace中订阅的数据源中的第一方特征或第三方特征。

工作原理

要生成特征推荐,Audience Manager计算目标特征和您的帐户有权访问的所有其他特征(包括第三方数据)之间的Jaccard相似性。 Audience Manager显示最多50个相似性最高的特征。

特征相似性得分

Audience Manager计算两个特征之间的Trait Similarity Score,方法是根据UUIDs的数量计算交集和合并,然后将这两个特征相除。 对于两个特征A和B,计算如下所示:

积分相似性

另请参见下面的两个示例。

示例1 —— 低特征相似性得分

假设给定两个特征A和B,假设每个特征的人口数为1,000,000 UUIDs, 25,000 UUIDs,其中两个特征均符合。
使用上述公式,这将导致:25,000 / 1,975,000 = 0.012。这是一个低Trait Similarity Score,这两个特征非常不同。

trait-recommendations-low-overlap

示例2 —— 特征相似性得分

如果相同的特征A和B具有400,000个UUIDs,则Trait Similarity Score要高得多:
400,000 / 1,600,000 = 0.25

特质——推荐——高重叠

如何解读特质相似性评分

使用下表作为特征相似性的粗略指南。 本指南基于在大多数特征上观察到的相似性得分。

Trait Similarity Score 意义
0.1及更高版本 特征之间的高相似性
0.03 - 0.1 特征之间的中等相似性
0.01 - 0.03 特征之间的低相似性
0 - 0.01 特征之间的相似性很低

基于角色的访问控制(RBAC)

对于使用Role-Based Access Controls (RBAC)的公司,您需要具有创建和编辑区段的权限才能查看推荐的特征。 您看到的特征建议只是您有权通过RBAC访问的数据源中的建议。

重要

要将Marketplace Recommendations添加到区段,用户必须先订阅相应的数据服务。 只有具有管理员权限的用户才能订阅Audience Marketplace数据服务。

请阅读有关RBAC控件的更多信息,此处为

限制

  • 目前,Audience Manager不将文件夹特征显示为推荐特征。 请阅读有关文件夹特征的更多信息,此处为
  • 显示特征Recommendations时,Audience Manager不考虑段规则中的Boolean运算符(AND、OR、NOT)。

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