Audience Manager中のモデルの漁獲量が少ない
類似オーディエンスを作成するための適切なパラメーター/入力を決定する方法を説明します。
説明 description
Audience Managerモデルの周りのキャッチはほとんどありません。
解決策 resolution
- 類似オーディエンスの仕組みとそのメリット
https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=ja
- 適切なパラメーター/入力を決定して作成する方法
ベースライン母集団と選択したデータソースの母集団の間に大きな特性の重複がある場合、モデルを実行するには数千のユーザーで十分です。 類似（look-alike）モデリングでは、ベースラインが大きいほど正確な結果が得られます。
- 特性の重み付けとは何ですか？また、どのように機能しますか？
特性の重み付けのスケールは、0% から 100% の範囲で実行される割合です。 100% に近いランクの特性は、ベースライン母集団のオーディエンスに近いことを意味します。 TraitWeight は、新しく発見された特性を影響力または望ましい順序にランク付けします。
- 考慮できるベース特性/セグメントの最小しきい値母集団は何ですか？
前述のように、ベースライン母集団と選択したデータソースの母集団の間に大きな特性の重複がある場合、モデルを実行するには数千のユーザーで十分です。
- ベース特性との関連性を高めたり低めたりするデータソースを選択する理由と方法
ベースラインの特性やセグメントと少なくとも一部が重複しているデータソースを使用し、同時に追加のユーザーを取り込んでください。 各データフィードに関連するコストも考慮する必要があります。 コストと価格モデルは、Audience Marketplaceのデータプロバイダーによって異なります。
- 除外する特性と除外のベース
- モデルの実行が完了したら、次にどのような手順を実行しますか？
モデルの実行が完了したら、特性とセグメントの作成を開始できます。
- モデルの実行後のデータから他の特性やセグメントを作成し、作業や使用を明確にする
- 範囲と精度のトレードオフ
- リーチとレンジを広げて最適な精度を実現するにはどうすればよいですか？
- 類似の作成/実装の成功とその範囲に依存する要因
10 および 11 のhttps://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=en リンクを参照し、モデルに関する具体的な質問や問題などがありましたら、お知らせください。
- モデルが実行された日数と期間はどれくらいですか？また、同じ期間からセグメントを作成するのに最適な時間はどれくらいですか？
現在、最大 20 個のアルゴリズムモデルと 50 個のアルゴリズム特性を作成できます。 モデルの再トレーニングと、アルゴリズム特性の母集団の更新は、8 日に 1 回行われます。