每日特徵變化報表

此報告會傳回在選取日期前30天內至少實現10,000次的特性清單,並在相同時間間隔內,在任一方向的標準差大於或等於1.7。 此報表可協助您評估來自特徵中獨特使用者的印象數隨時間的波動。

注意

Audience Manager中的「每日特徵變化」報表符合RBAC原則。 您只能根據您所屬的RBAC用戶組,查看您有權訪問的資料源中的特徵。

標準差會測量與平均值(或平均/預期值)的偏差或偏差量。 標準差低表示資料點趨近於平均值。 高標準差表示資料點分佈在大範圍值上。

使用Date清單為報表選取一或多個日期。 在清單底部會顯示色彩編碼長條圖,以視覺化方式呈現所有選定日期之所有特徵的標準差範圍。 黑色垂直線表示平均值。

中間欄包含由Trait ID和Trait Name識別的特徵清單。 按一下任何特徵以存取快顯對話方塊,讓您從下列選項中選取:

  • 僅保留: 從報表中移除所有其他特徵,並僅顯示此特徵的資料。
  • 排除:從 報表中移除此特徵,並顯示所有其他特徵的資料。您可以排除多個特徵。
  • 檢視資料: 可讓您顯示該列的資料。您也可以將所有列下載為文字檔案。

Standard Deviation欄會顯示色彩編碼長條圖,顯示所選間隔內每個特徵的標準差。 紅條表示標準差為負的特徵(資料點通常低於平均值)。 綠條表示具有正標準差的特徵(資料點往往高於平均值)。 將滑鼠指標暫留在任何列上,以顯示快顯對話方塊,其中包含更多資訊和選項,以保留或排除該特徵並檢視更多資訊。

圖示會顯示在報表底部,可讓您以各種格式匯出資料、回復您對報表所做的任何變更(例如排除特徵)、啟用或停用自動更新,以及重新整理報表的資料。 請參閱報表圖示和說明的工具

使用個案

範例#1:在您有具有高季節性等級的特性時,此報表非常有用。例如,假設您的線上商店正在測試各種類型和價格的季節性促銷活動。 您有下列在Audience Manager中定義的特徵:

  • productPage == "December Promotion"
  • price > "500"

假設您在12月20日執行Daily Trait Variation報表,並注意到過去30天內上述特徵有明顯的正面偏差。 這可能表示您的訪客正在尋找您季節性促銷中提及的產品。 若要利用此趨勢,您可以投入更多精力,針對對該特定產品類別感興趣的訪客定位創意素材。

範例#2:此報告可協助您識別與標籤問題或特徵錯誤設定相關的定位異常。假設您已根據線上商店的類別定義下列特徵:

  • productPage == "smartphones"

由於您的商店重新配置,您會根據品牌名稱,將智慧型手機頁面分割為多個頁面。 不過,您忘記更新Audience Manager中定義的特徵。

一個月後,您會執行Daily Trait Variation報表,並注意到productPage == "smartphones"特徵上有很大的負偏差,不過根據您的網站分析,您的訪客數量已增加。 根據這些資訊,您會發現您尚未更新新產品頁面的Audience Manager特徵,因此您知道您必須建立下列特徵:

  • productPage == "samsung"
  • productPage == "apple"
  • productPage == "huawei"

完成此作業後,您會看到您的受眾符合新建立特徵的資格。

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