Precisione e portata

Descrive la relazione tra precisione e portata nelle caratteristiche algoritmiche.

Precisione rispetto a portata: Informazioni

È importante comprendere la relazione tra precisione e portata quando si lavora con caratteristiche algoritmiche. L’accuratezza è rappresentata da un valore con punteggio che riflette la similarità degli utenti rispetto alla linea di base. La scala di precisione va da 0 (precisione minore) a 1 (precisione maggiore). Reach è semplicemente un valore che rappresenta il numero di utenti univoci che desideri includere in una caratteristica. Raggiungimento e precisione sono inversamente correlati. Le caratteristiche precise raggiungono meno utenti e le caratteristiche con una portata maggiore sono meno precise. L'immagine seguente illustra questo concetto.

Precisione e portata influiscono sulle dimensioni del pubblico

I tuoi obiettivi aziendali dovrebbero aiutarti a prendere le decisioni giuste su precisione e portata quando lavori con caratteristiche algoritmiche. Se l’obiettivo è la precisione, noterai che la popolazione di una caratteristica può aumentare o diminuire tra le esecuzioni dei modelli. I cambiamenti di popolazione sono i risultati dell'algoritmo che prende decisioni durante ogni periodo di valutazione. A volte, l’algoritmo trova utenti più qualificati durante un ciclo di elaborazione e, in altri, potrebbe trovarne di meno. I risultati sono determinati dai dati della linea di base utilizzati per creare il modello e i nuovi visitatori e le qualifiche delle caratteristiche derivanti dall'esecuzione del modello precedente. Al contrario, quando si lavora con REACH, il conteggio della popolazione degli utenti rimane costante. Ad esempio, se desideri raggiungere 10.000 utenti, l'algoritmo si accerterà che abbia sempre raggiunto quel numero per ogni esecuzione del modello.

Casi d’uso generali per precisione e portata

L’attenzione per la precisione o la portata dipende da cosa si desidera ottenere con un particolare segmento. La tabella seguente può essere utile per valutare precisione e portata durante la creazione di una caratteristica.

Vantaggi della decisione sulle caratteristiche Aiuta a trovare
Precisione Utenti simili ai clienti della linea di base nel modello. Utile per campagne mirate quando desideri raggiungere un pubblico specifico.
Raggiungimento Un numero specifico di utenti per ogni esecuzione di dati. Utile per le campagne sul marchio quando sei interessato a raggiungere un pubblico di dimensioni specifiche.

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