Poucas capturas de modelos no Audience Manager
Saiba como determinar os parâmetros/entradas apropriados para criar o público-alvo semelhante.
Descrição description
Poucas capturas em torno de Modelos Audience Manager.
Resolução resolution
- Como funciona o público-alvo semelhante e seus benefícios?
https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=pt-BR
- Como determinar os parâmetros/entradas apropriados para criá-lo.
Alguns milhares de usuários devem ser suficientes para executar o modelo, visto que há uma sobreposição significativa de características entre a população da linha de base e a população nas fontes de dados selecionadas. A modelagem semelhante produz resultados mais precisos, quanto maior a linha de base.
- O que é peso de característica e como ele funciona?
A escala de peso da característica é uma porcentagem que vai de 0% a 100%. As características classificadas mais próximas de 100% significam que são mais semelhantes ao público-alvo na população da linha de base. TraitWeight classifica as características recém-descobertas em ordem de influência ou desejabilidade.
- Qual é a população de limite mínimo da característica/segmento base que pode ser levada em consideração?
Como dito acima, alguns milhares de usuários devem ser suficientes para executar o modelo, visto que há uma sobreposição significativa de características entre a população da linha de base e a população nas fontes de dados selecionadas.
- Por que e como selecionar fontes de dados para aumentar e diminuir a relevância para a característica básica?
Use fontes de dados que tenham pelo menos alguma sobreposição com sua característica/segmento de linha de base, mas que, ao mesmo tempo, tragam usuários adicionais. Você também deve considerar o custo associado a cada feed de dados. Os modelos de custo e preço variam entre os provedores de dados no Audience Marketplace.
- Quais características devem ser excluídas e com que base?
- Quando a execução do modelo for concluída, quais serão as próximas etapas?
Depois que a execução do modelo for concluída, você pode começar a criar suas características e segmentos.
- Clareza sobre a criação de outras características e segmentos a partir dos dados após a execução do modelo e seu funcionamento e uso.
- Contrapartida de intervalo vs. precisão.
- Como obter a precisão ideal com maior alcance e alcance?
- Fatores dependentes da criação/implementação bem-sucedida de semelhante e seu escopo
Acesse o link https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=pt-BR para os pontos 10 e 11 e informe-nos se você tem alguma pergunta/problema específico que podemos ajudá-lo em qualquer um dos modelos.
- Quantos dias/períodos de tempo de execução do modelo e o horário ideal para criar segmentos a partir do mesmo?
Atualmente, você pode criar até 20 modelos algorítmicos e 50 características algorítmicas. O modelo é reciclado uma vez a cada 8 dias, juntamente com a atualização da população de características algorítmicas.