Dokumentation Experience Platform Handbuch zu Intelligent Services

Analysieren von Attributionsbewertungen mit dem Abfrage-Service

Last update: Fri Apr 04 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Themen:
Attributions-KI

Erstellt für:

Benutzende

Jede Zeile in den Daten stellt eine Konversion dar, bei der Informationen zu zugehörigen Touchpoints als Array von Strukturen unter der touchpointsDetail Spalte gespeichert werden.

Touchpoint-Informationen

Spalte

Touchpoint-Name

touchpointsDetail. touchpointName

Touchpoint-Kanal

touchpointsDetail.touchPoint.mediaChannel

Algorithmische Scores für Touchpoint Attribution AI

touchpointsDetail.scores.algorithmicSourced
touchpointsDetail.scores.algorithmicInfluenced

Ermitteln von Datenpfaden

Wählen Sie in der Benutzeroberfläche von Adobe Experience Platform Datensätze im linken Navigationsbereich aus. Die Datensätze wird angezeigt. Wählen Sie als Nächstes die Registerkarte Durchsuchen und suchen Sie den Ausgabedatensatz für Ihre Attribution AI-Bewertungen.

Zugriff auf Ihr Modell

Wählen Sie Ihren Ausgabedatensatz aus. Die Seite Datensatzaktivität wird angezeigt.

Seite Datensatzaktivität

Wählen Sie auf der Seite Datensatzaktivität Vorschau des Datensatzes in der oberen rechten Ecke aus, um eine Vorschau Ihrer Daten anzuzeigen und sicherzustellen, dass sie wie erwartet aufgenommen wurden.

Vorschau des Datensatzes

Wählen Sie nach der Vorschau Ihrer Daten das Schema in der rechten Leiste aus. Es wird ein Pop-up mit dem Schemanamen und der Beschreibung angezeigt. Wählen Sie den Hyperlink für den Schemanamen aus, um zum Scoring-Schema weiterzuleiten.

Schema auswählen

Mithilfe des Scoring-Schemas können Sie einen Wert auswählen oder suchen. Nach der Auswahl sich die Seitenleiste Feldeigenschaften“, in der Sie den Pfad kopieren können, der zum Erstellen von Abfragen verwendet werden soll.

Kopieren Sie den Pfad

Zugriff auf Query Service

Um über die Experience Platform-Benutzeroberfläche auf den Abfrage-Service zuzugreifen, wählen Sie zunächst im linken Navigationsbereich Abfragen und dann die Registerkarte Durchsuchen aus. Eine Liste der zuvor gespeicherten Abfragen wird geladen.

Query Service durchsuchen

Wählen Sie als Nächstes Abfrage erstellen in der oberen rechten Ecke. Der Abfrage-Editor wird geladen. Mit dem Abfrage-Editor können Sie Abfragen mithilfe Ihrer Bewertungsdaten erstellen.

Abfrage-Editor

Weitere Informationen zum Abfrage-Editor finden Sie im Benutzerhandbuch zum Abfrage-Editor.

Abfragevorlagen für die Attributionsbewertungsanalyse

Die folgenden Abfragen können als Vorlage für verschiedene Bewertungsszenarien verwendet werden. Sie müssen die _tenantId und your_score_output_dataset durch die richtigen Werte ersetzen, die in Ihrem Scoring-Ausgabeschema gefunden wurden.

NOTE

Je nachdem, wie Ihre Daten aufgenommen wurden, können die unten verwendeten Werte, wie timestamp, in einem anderen Format vorliegen.

Validierungsbeispiele

Gesamtzahl der Konvertierungen nach Konversionsereignis (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT conversionName,
           SUM(scores.firstTouch) as total_conversions,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as total_attributed_conversions
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName
                    as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16'
      AND
        conversion_timestamp <  '2020-10-14'
    GROUP BY
        conversionName

Gesamtzahl der Nur-Konversions-Ereignisse (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
        COUNT(1) as convOnly_cnt
    FROM
        your_score_output_dataset
    WHERE
        _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NULL AND
        timestamp >= '2020-07-16' AND
        timestamp <  '2020-10-14'
    GROUP BY
        conversionName

Beispiel für eine Trendanalyse

Anzahl der Konversionen pro Tag

    SELECT conversionName,
           DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
           SUM(scores.firstTouch) as convertion_cnt
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    GROUP BY
        conversionName, DATE(conversion_timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, DATE(conversion_timestamp)
    LIMIT 20

Beispiel einer Verteilungsanalyse

Anzahl der Touchpoints auf Konversionspfaden nach definiertem Typ (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           COUNT(1) as tp_count
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14' AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName
    ORDER BY
        conversionName, tp_count DESC

Beispiele für die insight-Generierung

Inkrementelle Aufschlüsselung der Einheiten nach Touchpoint und Konversionsdatum (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)

Inkrementelle Aufschlüsselung der Einheiten nach Touchpoint und Touchpoint-Datum (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           DATE(touchpoint.timestamp) as touchpoint_date,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
    LIMIT 20

Aggregierte Werte für einen bestimmten Touchpoint-Typ für alle Bewertungsmodelle (innerhalb eines Konversionsfensters)

    SELECT
           conversionName,
           touchpointName,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as total_incremental_units,
           SUM(scores.algorithmicInfluenced) as total_influenced_units,
           SUM(scores.uShape) as total_uShape_units,
           SUM(scores.decayUnits) as total_decay_units,
           SUM(scores.linear) as total_linear_units,
           SUM(scores.lastTouch) as total_lastTouch_units,
           SUM(scores.firstTouch) as total_firstTouch_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName = 'display'
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName

Erweitert - Pfadlängenanalyse

Abrufen einer Pfadlängenverteilung für jeden Konversionsereignistyp:

    WITH agg_path AS (
          SELECT
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
            sum(size(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)) as path_length
          FROM
            your_score_output_dataset
          WHERE
            _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
            timestamp >= '2020-07-16' AND
            timestamp <  '2020-10-14'
          GROUP BY
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
            eventMergeId
    )
    SELECT
        conversionName,
        path_length,
        count(1) as conversionPath_count
    FROM
        agg_path
    GROUP BY
        conversionName, path_length
    ORDER BY
        conversionName, path_length

Erweitert - unterschiedliche Anzahl von Touchpoints bei der Konversionspfaderanalyse

Abrufen der Verteilung der Anzahl unterschiedlicher Touchpoints auf einem Konversionspfad für jeden Konversionsereignistyp:

    WITH agg_path AS (
      SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
        size(array_distinct(flatten(collect_list(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName)))) as num_dist_tp
      FROM
        your_score_output_dataset
      WHERE
        _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
        timestamp >= '2020-07-16' AND
        timestamp <  '2020-10-14'
      GROUP BY
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
        eventMergeId
    )
    SELECT
        conversionName,
        num_dist_tp,
        count(1) as conversionPath_count
    FROM
     agg_path
    GROUP BY
        conversionName, num_dist_tp
    ORDER BY
        conversionName, num_dist_tp

Beispiel für Schemareduzierung und -explosion

Mit dieser Abfrage wird die Struktur-Spalte in mehrere einzelne Spalten reduziert und Arrays in mehrere Zeilen aufgelöst. Dies hilft bei der Umwandlung von Attributionsbewertungen in ein CSV-Format. Die Ausgabe dieser Abfrage hat in jeder Zeile eine Konversion und einen der Touchpoints, die dieser Konversion entsprechen.

TIP

In diesem Beispiel müssen Sie {COLUMN_NAME} zusätzlich zu _tenantId und your_score_output_dataset ersetzen. Die Variable COLUMN_NAME kann die Werte optionaler Durchlaufspaltennamen (Berichtsspalten) übernehmen, die bei der Konfiguration Ihres Attributions-KI-Modells hinzugefügt wurden. Bitte überprüfen Sie Ihr Scoring-Ausgabeschema, um die {COLUMN_NAME} Werte zu finden, die zum Durchführen dieser Abfrage benötigt werden.

SELECT
  segmentation,
  conversionName,
  scoreCreatedTime,
  aaid, _id, eventMergeId,
  conversion.eventType as conversion_eventType,
  conversion.quantity as conversion_quantity,
  conversion.eventSource as conversion_eventSource,
  conversion.priceTotal as conversion_priceTotal,
  conversion.timestamp as conversion_timestamp,
  conversion.geo as conversion_geo,
  conversion.receivedTimestamp as conversion_receivedTimestamp,
  conversion.dataSource as conversion_dataSource,
  conversion.productType as conversion_productType,
  conversion.passThrough.{COLUMN_NAME} as conversion_passThru_column,
  conversion.skuId as conversion_skuId,
  conversion.product as conversion_product,
  touchpointName,
  touchPoint.campaignGroup as tp_campaignGroup,
  touchPoint.mediaType as tp_mediaType,
  touchPoint.campaignTag as tp_campaignTag,
  touchPoint.timestamp as tp_timestamp,
  touchPoint.geo as tp_geo,
  touchPoint.receivedTimestamp as tp_receivedTimestamp,
  touchPoint.passThrough.{COLUMN_NAME} as tp_passThru_column,
  touchPoint.campaignName as tp_campaignName,
  touchPoint.mediaAction as tp_mediaAction,
  touchPoint.mediaChannel as tp_mediaChannel,
  touchPoint.eventid as tp_eventid,
  scores.*
FROM (
  SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.segmentation,
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
        _tenantId.your_score_output_dataset.scoreCreatedTime,
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversion,
        _id,
        eventMergeId,
        map_values(identityMap)[0][0].id as aaid,
        inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)
  FROM
        your_score_output_dataset
)

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