결정적 및 확률적 링크

장치 그래프가 결정적이고 확률적인 데이터를 분석하여 장치를 함께 연결하는 맵을 만드는 방법입니다.

이 과정에서 Device Graph내부 프로세스는 장치를 매핑하고 익명 처리된 개별 사용자에게 연결하는 ID 계층을 만듭니다. 그래프 출력에는 일부 Experience Cloud 솔루션에 노출된 데이터와 함께 타깃팅에 사용할 수 있는 크로스 장치 링크가 포함됩니다. Analytics, Audience Manager, Media Optimizer 및 Target을 Device Graph 사용하여 데이터를 사용하는 Adobe 솔루션입니다.

결정적 데이터와 확률적 데이터를 Device Graph 분석하여 장치를 연결하는 맵을 만듭니다. 해시된 로그온 정보에 따라 특정 데이터가 장치를 서로 연결합니다. 확률적 데이터는 IP 주소 및 기타 메타데이터와 같은 정보를 기반으로 장치를 함께 연결합니다. 이 Device Graph 는 연결된 장치 클러스터를 익명의 개인에게 연결합니다. 이러한 연결을 통해 디지털 마케터는 장치가 아닌 사람에게 도달할 수 있습니다. 이 Device Graph에서 장치의 주인은 실제의 모습을 익명으로 나타낸 것이다. 결정적 링크와 확률적 링크 모두 사용자 ID의 구조를 구축하는 데 도움이 됩니다.

노트

Adobe Experience Cloud 장치 협력 기능에서 장치, 사람​및 ID와 같은 용어는 특별한 의미를 가집니다. 예를 들어, 장치는 휴대폰이나 태블릿과 같은 물리적 하드웨어 및 해당 하드웨어에서 실행되는 애플리케이션을 참조할 수 있습니다. 정의는 용어집을 참조하십시오.

링크란?

링크에 대해 언급할 때는 장치 그래프 컨텍스트에서 실제 내용이 무엇인지에 유의해야 Experience Cloud 합니다. 이러한 컨텍스트에서 링크는 장치 간의 물리적 연결이 아닙니다. 대신, 링크는 Device Graph가 다른 장치를 동일하고 알려지지 않은 사람에게 연결하는 방법입니다. 예를 들어 휴대폰과 데스크탑 브라우저가 있다고 가정해 봅시다. Device Graph에서 두 장치가 동일하고 알 수 없는 사용자가 사용한다고 판단하면 휴대폰과 브라우저는 "연결"된 것으로 간주될 수 있습니다. 아래에서 보듯이, 장치 그래프는 결정적이고 확률적인 링크로 ID를 만듭니다. 그리고 장치 그래프에서, 장치의 소유자는 실제 사람을 익명으로 표현한 것입니다.

결정적 링크

결정적 링크는 장치를 인증 이벤트(예: 장치에서 사이트에 로그인 작업)를 기반으로 한 사람과 연결합니다. 이 작업을 수행하면 소비자 ID라고 하는 익명화된 식별자가 만들어집니다. 결정론적 연결이 어떻게 작동하는지 살펴봅시다. 이 예에서 사람 A는 모바일 장치의 앱을 통해 뉴스 사이트에 로그인합니다. 그날 늦게 A라는 사람이 다시 로그인하지만 이번에는 랩톱의 브라우저를 통해 로그온합니다.

로그온 정보에 따라 장치 그래프:

  • 휴대폰/앱 및 노트북/브라우저 장치 조합을 사용하여 뉴스 사이트에 A자가 인증한 사실을 알고 있습니다.
  • 이러한 장치를 사람 A에 연결합니다.
  • 익명의 사용자와 연결된 장치를 기반으로 ID를 만듭니다.

노트

두 사람 Adobe Experience Cloud Device Co-op 은 이 데이터에서 실제 인증 정보 또는 PII(개인 식별 정보)를 받지 Device Graph 않습니다. 장치 그래프 Experience Cloud Device Co-op에 암호화 해시된 고유한 소비자 ID를 전달하는 멤버 소비자 ID는 그래프에서 인증된 사용자를 나타내며 소비자의 개인 정보를 보호합니다.

확률적 링크

확률적 링크는 다음과 같은 특성 및 메타데이터를 기반으로 한 알고리즘으로 장치를 사람과 연결합니다.

  • 탐색 동작
  • IP 주소
  • 운영 체제
  • IDFA 및 GAID 식별자

확률적 연결이 어떻게 작용하는지 살펴보겠습니다. 이 예에서 사람 A는 태블릿에서 뉴스 사이트를 탐색한 다음 나중에 데스크탑 컴퓨터에서 찾아봅니다. 탐색 중에는 개인 A가 뉴스 사이트에 로그온하지 않습니다. 개별 방문 동안 태블릿 및 데스크탑은 동일한 IP 주소를 공유합니다.

이 정보를 바탕으로, 결과는 결과가 개인 A에 속한다고 판단하는 경우, 이 정보는 장치 간 IP 주소 공유 패턴을 평가하고 이러한 장치를 함께 연결합니다. Device Graph 최종 결과는 알고리즘 가능성 계산에서 파생된 ID의 계층입니다.

이 예에서 장치 그래프는 두 장치가 동일한 뉴스 사이트에 액세스하는 데 사용된 후 두 장치를 연결했습니다. 그러나 장치를 연결할 때 동일한 사이트에서 볼 필요는 없습니다. 이 점을 설명하기 위해 이 예제의 각 장치가 완전히 다른 웹 사이트를 방문한다고 가정해 보겠습니다. 이 Device Graph 알고리즘은 여전히 공유 IP 주소 및 다른 데이터의 분석을 기반으로 한 확률적 링크를 만들 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 Device Co-op의 구성원에게 확률적 연결이 Experience Cloud 강력하게 이루어집니다.

두 데이터 유형 모두 값을 제공합니다.

결정적 데이터와 확률적 데이터 반대로, 결정론적 데이터만 포함하는 장치 그래프는 개인의 신원을 제한된 보기로 제공합니다. 인증이 없으면 장치 그래프는 다른 장치 및 사이트를 탐색하는 사람에 대해 알 수 없습니다. 확률적 데이터는 이러한 연결을 만들어 인증되지 않은 장치, 사람 및 가정에 도달할 수 있도록 도와줍니다.

하지만 결정적 데이터도 중요하다. 예를 들어 확률적 신호가 풍부하고 겹치는 곳(예: 커피숍, 도서관, 공항 등)에서 생성된 잘못된 링크를 제거하여 확률적 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.

두 가지 유형의 데이터를 사용하는 장치 그래프는 두 유형 중 하나만 있는 경우보다 한 사람의 ID에 대한 보다 포괄적인 그림을 제공합니다.

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