Audience Manager의 모델에 대한 몇 가지 패치

설명 description

Audience Manager 모델에 대해서는 몇 가지 사항이 있습니다.

해상도 resolution

  • 유사 대상은 어떻게 작동하고 그 이점은 무엇입니까?

https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=en

  • 적절한 매개 변수/입력을 파악하여 만드는 방법입니다.

기본 모집단과 선택한 데이터 소스의 모집단 간에 상당한 트레이트가 겹치는 경우 수천 명의 사용자가 모델을 실행하기에 충분해야 합니다. 유사 모델링을 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있으므로 기준선이 더 커집니다.

  • 트레이트 가중치는 무엇이며 어떻게 작동합니까?

트레이트 가중치는 0%에서 100%로 실행되는 백분율입니다. 트레이트가 100%에 가까운 등급 지정은 기본 모집단의 대상자와 더 비슷하다는 것을 의미합니다. TraitWeight 는 영향이나 디자인 가능성 순서로 새로 발견된 트레이트의 등급을 지정합니다.

  • 고려할 수 있는 기본 트레이트/세그먼트의 최소 임계값 인구는 얼마입니까?

위에 언급했듯이 기본 모집단과 선택한 데이터 소스의 모집단 간에 상당한 트레이트가 겹치기 때문에 수천 명의 사용자가 모델을 실행하기에 충분해야 합니다.

  • 기본 트레이트에 대한 관련성을 높이고 줄일 데이터 소스를 선택하는 이유 및 방법

기준선 트레이트/세그먼트와 겹치는 부분이 있지만 동시에 추가 사용자를 가져오는 데이터 소스를 사용합니다. 각 데이터 피드와 관련된 비용도 고려해야 합니다. 비용 및 가격 모델은 Audience Marketplace의 데이터 공급자마다 다릅니다.

  • 제외할 트레이트 및 기준은 무엇입니까?

https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/trait-exclusion-algo-models.html?lang=en

  • 모델 실행이 완료되면 다음 단계는 무엇입니까?

모델 실행이 완료되면 트레이트와 세그먼트 만들기를 시작할 수 있습니다.

  • 모델 실행 후 데이터에서 다른 트레이트와 세그먼트를 만들고 작업 및 사용에 대해 명확하게 설명합니다.

https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/traits/trait-builder/create-algorithmic-traits.html?lang=en

  • 범위와 정확도 트레이드오프.

https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/traits/trait-accuracy-reach.html?lang=en

  • 도달 범위와 범위를 증가시켜 최적의 정확도를 달성하는 방법

https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/traits/trait-accuracy-reach.html?lang=en#accuracy-and-reach-affect-audience-size

  • 유사 생성/구현의 성공 및 범위에 따른 요소

포인트 10 및 11에 대한 https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=en 링크를 통해 특정 질문/문제가 있는 경우 Adobe에서 모델에 대해 지원할 수 있도록 알려 주십시오.

  • 모델 실행의 일/시간 프레임과 동일한 항목에서 세그먼트를 만드는 최적의 시간

현재 최대 20개의 알고리즘 모델과 50개의 알고리즘 트레이트를 만들 수 있습니다. 모델은 8일마다 한 번씩 재교육하고 알고리즘 트레이트 모집단을 새로 고칩니다.

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