Eingabe und Ausgabe in Attribution AI

Im folgenden Dokument werden die verschiedenen in Attribution AI.

Attribution AI Eingabedaten

Attribution AI analysiert die folgenden Datensätze, um algorithmische Ergebnisse zu berechnen:

  • Adobe Analytics-Datensätze, die die Analytics-Quell-Connector
  • Allgemeine Experience Event (EE)-Datensätze aus dem Adobe Experience Platform-Schema
  • Datasets für Consumer Experience Event (CEE)

Sie können jetzt mehrere Datensätze aus verschiedenen Quellen hinzufügen, basierend auf der Identitätszuordnung (Feld), wenn jeder Datensatz denselben Identitätstyp (Namespace) wie eine ECID aufweist. Nachdem Sie eine Identität und einen Namespace ausgewählt haben, werden Metriken zur Vollständigkeit der ID-Spalte angezeigt, die das Volumen der zuzuordnenden Daten angeben. Weitere Informationen zum Hinzufügen mehrerer Datensätze finden Sie unter Attribution AI-Benutzerhandbuch.

Die Kanalinformationen werden nicht immer standardmäßig zugeordnet. Wenn der mediaChannel (Feld) in einigen Fällen leer ist, können Sie den Vorgang erst fortsetzen, wenn Sie ein Feld mediaChannel zuordnen, da es sich um eine erforderliche Spalte handelt. Wenn der Kanal im Datensatz erkannt wird, wird er standardmäßig mediaChannel zugeordnet. Die anderen Spalten, z. B. Medientyp und Medienaktion sind weiterhin optional.

Nachdem Sie das Kanalfeld zugeordnet haben, fahren Sie mit dem Schritt "Ereignisse definieren"fort, in dem Sie Konversionsereignisse und Touchpoint-Ereignisse auswählen und bestimmte Felder aus einzelnen Datensätzen auswählen können.

WICHTIG

Der Adobe Analytics-Quell-Connector kann bis zu vier Wochen dauern, bis Daten aufgestockt werden. Wenn Sie kürzlich einen Connector eingerichtet haben, sollten Sie sicherstellen, dass der Datensatz die für Attribution AI erforderliche Mindestlänge von Daten aufweist. Lesen Sie die historische Daten -Abschnitt, um sicherzustellen, dass Sie über genügend Daten verfügen, um präzise algorithmische Ergebnisse zu berechnen.

Weitere Informationen zur Einrichtung der Consumer Experience Event Schema (CEE), siehe Datenvorbereitung für Intelligent Services Handbuch. Weitere Informationen zum Zuordnen von Adobe Analytics-Daten finden Sie unter Analytics-Feldzuordnungen Dokumentation.

Nicht alle Spalten im Consumer Experience Event (CEE)-Schema ist für Attribution AI obligatorisch.

Sie können die Touchpoints mit allen unten empfohlenen Feldern im Schema oder im ausgewählten Datensatz konfigurieren.

Empfohlene Spalten Benötigt für
Primäres Identitätsfeld Touchpoint/Konversion
Zeitstempel Touchpoint/Konversion
Kanal._type Touchpoint
Channel.mediaAction Touchpoint
Channel.mediaType Touchpoint
Marketing.trackingCode Touchpoint
Marketing.campaignname Touchpoint
Marketing.campaigngroup Touchpoint
Commerce Konversion

In der Regel wird die Attribution für Konversionsspalten wie Bestellung, Käufe und Checkouts unter "Commerce"ausgeführt. Die Spalten für "channel"und "marketing"werden verwendet, um Touchpoints für Attribution AI zu definieren (z. B. channel._type = 'https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/email'). Für optimale Ergebnisse und Einblicke wird dringend empfohlen, so viele Konversions- und Touchpoint-Spalten wie möglich einzuschließen. Außerdem sind Sie nicht auf die oben genannten Spalten beschränkt. Sie können alle anderen empfohlenen oder benutzerdefinierten Spalten als Konversions- oder Touchpoint-Definition einbeziehen.

Experience Event (EE)-Datensätze müssen keine Kanal- und Marketing-Mixins enthalten, solange die Kanal- oder Kampagneninformationen, die für die Konfiguration eines Touchpoints relevant sind, in einem der Mixin- oder Durchlauffelder vorhanden sind.

TIPP

Wenn Sie Adobe Analytics-Daten in Ihrem CEE-Schema verwenden, werden die Touchpoint-Informationen für Analytics normalerweise in channel.typeAtSource (z. B. channel.typeAtSource = 'email').

Historische Daten

WICHTIG

Die für die Funktion von Attribution AI erforderliche Datenmenge lautet wie folgt:

  • Sie müssen Daten für mindestens 3 Monate (90 Tage) bereitstellen, um ein gutes Modell auszuführen.
  • Sie benötigen mindestens 1000 Konversionen.

Attribution AI erfordert historische Daten als Eingabe für das Modelltraining. Die erforderliche Datendauer wird hauptsächlich von zwei Schlüsselfaktoren bestimmt: Schulungsfenster und Rückblickfenster. Die Eingabe mit kürzeren Trainings-Fenstern reagiert empfindlicher auf aktuelle Trends, während längere Schulungsfenster dazu beitragen, stabilere und präzisere Modelle zu erstellen. Es ist wichtig, das Ziel mit historischen Daten zu modellieren, die Ihre Geschäftsziele am besten repräsentieren.

Die Konfiguration des Schulungsfensters filtert Konversionsereignisse, die für die Modellschulung auf der Grundlage der Zeit des Vorkommens festgelegt wurden. Derzeit beträgt das Schulungsfenster mindestens 1 Quartal (90 Tage). Die Lookback-Fenster bietet einen Zeitrahmen, der angibt, wie viele Tage vor den Touchpoints des Konversionsereignisses im Zusammenhang mit diesem Konversionsereignis enthalten sein sollten. Diese beiden Konzepte bestimmen zusammen die Menge der Eingabedaten (gemessen nach Tagen), die für eine Anwendung erforderlich ist.

Standardmäßig definiert Attribution AI das Trainings-Fenster als die letzten 2 Quartale (6 Monate) und das Lookback-Fenster als 56 Tage. Mit anderen Worten: Das Modell berücksichtigt alle definierten Konversionsereignisse, die in den letzten zwei Quartalen aufgetreten sind, und sucht nach allen Touchpoints, die innerhalb von 56 Tagen vor den zugehörigen Konversionsereignissen aufgetreten sind.

Formel:

Mindestlänge der erforderlichen Daten = Schulungsfenster + Lookback-Fenster

TIPP

Die Mindestlänge der Daten, die für eine Anwendung mit Standardkonfigurationen erforderlich sind, ist: 2 Quartale (180 Tage) + 56 Tage = 236 Tage.

Beispiel:

  • Sie möchten Konversionsereignisse zuordnen, die innerhalb der letzten 90 Tage (3 Monate) stattgefunden haben, und alle Touchpoints verfolgen, die innerhalb von 4 Wochen vor dem Konversionsereignis aufgetreten sind. Die Dauer der Eingabedaten sollte sich über die letzten 90 Tage + 28 Tage (4 Wochen) erstrecken. Das Schulungsfenster beträgt 90 Tage, das Lookback-Fenster 28 Tage und insgesamt 118 Tage.

Attribution AI der Ausgabedaten

Attribution AI gibt Folgendes aus:

Beispiel für ein Ausgabeschema:

Rohe granulare Punktzahl

Attribution AI gibt Attributionsbewertungen auf der granularsten Ebene aus, sodass Sie die Bewertungen nach jeder Bewertungsspalte austeilen und würfen können. Um diese Bewertungen in der Benutzeroberfläche anzuzeigen, lesen Sie den Abschnitt unter Anzeigen von Rohbewertungspfaden. Um die Bewertungen mit der API herunterzuladen, besuchen Sie die Herunterladen von Bewertungen in Attribution AI Dokument.

HINWEIS

Sie können jede gewünschte Berichtsspalte aus dem Eingabedatensatz im Ergebnisausgabedatensatz nur dann anzeigen, wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:

  • Die Berichtsspalte ist auf der Konfigurationsseite entweder als Teil der Touchpoint- oder Konversionsdefinitionskonfiguration enthalten.
  • Die Berichtsspalte ist in zusätzliche Score-Datensatzspalten enthalten.

In der folgenden Tabelle sind die Schemafelder in der Beispielausgabe für Rohbewertungen aufgeführt:

Spaltenname (DataType) NULL Beschreibung
timestamp (DateTime) False Der Zeitpunkt, zu dem ein Konversionsereignis oder eine Beobachtung aufgetreten ist.
Beispiel: 2020-06-09T00:01:51.000 Z
identityMap (Map) True identityMap des Benutzers ähnlich dem CEE XDM-Format.
eventType (String) True Der primäre Ereignistyp für diesen Zeitreihensatz.
Beispiel: "Order", "Purchase", "Visit"
eventMergeId (String) True Eine ID zum Korrelieren oder Zusammenführen mehrerer Experience Events zusammenführen, die im Wesentlichen dasselbe Ereignis sind oder zusammengeführt werden sollten. Dieser sollte vor der Aufnahme vom Datenproduzenten ausgefüllt werden.
Beispiel: 575525617716-0-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_id (String) False Eine eindeutige Kennung für das Zeitreihenereignis.
Beispiel: 4461-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_tenantId (Object) False Der Objektcontainer auf oberster Ebene, der Ihrer zehnten ID entspricht.
Beispiel: _atsdsnrmmsv2
your_schema_name (Objekt) False Ergebniszeile mit Konversionsereignis alle damit verknüpften Touchpoint-Ereignisse und deren Metadaten.
Beispiel: Attribution AI Scores - Modellname__2020
Segmentierung (Zeichenfolge) True Konversionssegment, z. B. Geo-Segmentierung, für die das Modell erstellt wird. Wenn keine Segmente vorhanden sind, ist das Segment mit conversionName identisch.
Beispiel: ORDER_US
conversionName (String) True Name der Konversion, die während der Einrichtung konfiguriert wurde.
Beispiel: Bestellung, Lead, Besuch
conversion (Object) False Konversionsmetadaten-Spalten.
dataSource (String) True Globale eindeutige Identifizierung einer Datenquelle.
Beispiel: Adobe Analytics
eventSource (String) True Die Quelle, an der das tatsächliche Ereignis aufgetreten ist.
Beispiel: Adobe.com
eventType (String) True Der primäre Ereignistyp für diesen Zeitreihensatz.
Beispiel: Bestellung
geo (String) True Der geografische Standort, an dem die Konversion bereitgestellt wurde placeContext.geo.countryCode.
Beispiel: USA
priceTotal (Double) True Durch die Konversion erzielter Umsatz
Beispiel: 99,9
product (String) True Die XDM-ID des Produkts.
Beispiel: RX 1080 ti
productType (String) True Der Anzeigename für das Produkt, wie er dem Benutzer für diese Produktansicht angezeigt wird.
Beispiel: Gpus
quantity (Integer) True Während der Konvertierung gekaufte Menge.
Beispiel: 1 1080 ti
receivedTimestamp (DateTime) True Zeitstempel der Konvertierung erhalten.
Beispiel: 2020-06-09T00:01:51.000 Z
skuId (String) True Bestandseinheit (Stock Keeping Unit, SKU), die eindeutige Kennung für ein vom Anbieter definiertes Produkt.
Beispiel: MJ-03-XS-Black
timestamp (DateTime) True Zeitstempel der Konvertierung.
Beispiel: 2020-06-09T00:01:51.000 Z
passThrough (Object) True Zusätzliche Score-Datensatzspalten, die vom Benutzer beim Konfigurieren des Modells angegeben werden.
commerce_order_purchaseCity (String) True Zusätzliche Spalte für Datensatz mit Punktzahl .
Beispiel: city: San Jose
customerProfile (Object) False Identitätsdetails des Benutzers, der zum Erstellen des Modells verwendet wird.
identity (Object) False Enthält die Details des Benutzers, der zum Erstellen des Modells verwendet wird, z. B. id und namespace.
id (String) True Identitäts-ID des Benutzers, z. B. Cookie-ID, AAID oder MCID usw.
Beispiel: 17348762725408656344688320891369597404
namespace (String) True Identitäts-Namespace, der zum Erstellen der Pfade und damit des Modells verwendet wird.
Beispiel: aaid
touchpointsDetail (Object Array) True Die Liste der Touchpoint-Details, die zur Konvertierung führen, die nach
touchpointName (String) True Name des Touchpoints, der beim Einrichten konfiguriert wurde.
Beispiel: PAID_SEARCH_CLICK
scores (Object) True Touchpoint-Beitrag zu dieser Konversion als Ergebnis. Weitere Informationen zu den in diesem Objekt erzeugten Werten finden Sie in der aggregierte Attributionswerte Abschnitt.
touchPoint (Object) True Touchpoint-Metadaten. Weitere Informationen zu den in diesem Objekt erzeugten Werten finden Sie in der aggregierte Werte Abschnitt.

Anzeigen von Rohbewertungspfaden (Benutzeroberfläche)

Sie können den Pfad zu Ihren Rohbewertungen in der Benutzeroberfläche anzeigen. Starten durch Auswahl von Schemas in der Platform-Benutzeroberfläche suchen und wählen Sie dann Ihr Attributions-KI-Punktschema aus der Durchsuchen Registerkarte.

Schema auswählen

Wählen Sie anschließend ein Feld im Struktur -Fenster der Benutzeroberfläche, der Feldeigenschaften -Registerkarte geöffnet. Within Feldeigenschaften ist das Pfadfeld, das Ihren Rohbewertungen zugeordnet ist.

Auswählen eines Schemas

Aggregierte Attributionswerte

Aggregierte Bewertungen können über die Platform-Benutzeroberfläche im CSV-Format heruntergeladen werden, wenn der Datumsbereich weniger als 30 Tage beträgt.

Attribution AI unterstützt zwei Kategorien von Attributionsbewertungen: algorithmische und regelbasierte Bewertungen.

Attribution AI erzeugt zwei verschiedene Arten algorithmischer Punktzahlen, inkrementell und beeinflusst. Ein beeinflusst Ergebnis ist der Anteil der Konversion, für den jeder Marketing-Touchpoint verantwortlich ist. Ein inkrementelles Ergebnis ist der Betrag der direkt durch den Marketing-Touchpoint verursachten marginalen Auswirkungen. Der Hauptunterschied zwischen dem inkrementellen Ergebnis und dem beeinflussten Ergebnis besteht darin, dass das inkrementelle Ergebnis den Basiseffekt berücksichtigt. Es wird nicht davon ausgegangen, dass eine Konversion ausschließlich durch die vorherigen Marketing-Touchpoints verursacht wird.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabe eines Attribution AI-Schemas über die Adobe Experience Platform-Benutzeroberfläche:

Weitere Informationen zu den einzelnen Attributionsbewertungen finden Sie in der folgenden Tabelle:

Attributionsbewertungen Beschreibung
Beeinflusst (algorithmisch) Beeinflusstes Ergebnis ist der Anteil der Konversion, für den jeder Marketing-Touchpoint verantwortlich ist.
Inkrementell (algorithmisch) Das inkrementelle Ergebnis ist der Betrag der direkt durch einen Marketing-Touchpoint verursachten marginalen Auswirkungen.
Erstkontakt Regelbasierte Attributionsbewertung, die alle Gutschriften dem ursprünglichen Touchpoint auf einem Konversionspfad zuweist.
Letztkontakt Regelbasierte Attributionsbewertung, die die gesamte Gutschrift dem Touchpoint zuweist, der der Konversion am nächsten ist.
Linear Regelbasierte Attributionsbewertung, die jedem Touchpoint auf einem Konversionspfad die gleiche Gewichtung zuweist.
U-förmig Regelbasierte Attributionsbewertung, die 40 % des Guthabens dem ersten Touchpoint und 40 % des Guthabens dem letzten Touchpoint zuweist, während die anderen Touchpoints die verbleibenden 20 % gleichmäßig aufteilen.
Zeitverfall Regelbasierte Attributionsbewertung, bei der Touchpoints, die näher an der Konversion liegen, mehr Gewichtung erhalten als Touchpoints, die zeitlich weit von der Konversion entfernt sind.

Rohbewertungs-Referenz (Attributionswerte)

Die nachstehende Tabelle ordnet die Attributionsbewertungen den Rohbewertungen zu. Wenn Sie Ihre Rohbewertungen herunterladen möchten, besuchen Sie die Herunterladen von Bewertungen in Attribution AI Dokumentation.

Attributionsbewertungen Rohwertverweisspalte
Beeinflusst (algorithmisch) _tenantID.your_schema_name.element.touchpoint.algorithmicInfluapped
Inkrementell (algorithmisch) _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.algorithmicInfluapped
Erstkontakt _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.firstTouch
Letztkontakt _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.lastTouch
Linear _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.linear
U-förmig _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.uShape
Zeitverfall _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.decayUnits

Aggregierte Werte

Aggregierte Bewertungen können über die Platform-Benutzeroberfläche im CSV-Format heruntergeladen werden, wenn der Datumsbereich weniger als 30 Tage beträgt. Weitere Informationen zu den einzelnen Aggregat-Spalten finden Sie in der unten stehenden Tabelle.

Spaltenname Einschränkung NULL Beschreibung
customerevents_date (DateTime) Benutzerdefiniertes und festes Format False Kundenereignisdatum im Format JJJJ-MM-TT.
Beispiel: 02.05.2016
mediatouchpoints_date (DateTime) Benutzerdefiniertes und festes Format True Medien-Touchpoint-Datum im Format JJJ-MM-TT
Beispiel: 21.4.2017
Segment (String) Berechnet False Konversionssegment, z. B. Geo-Segmentierung, für die das Modell erstellt wird. Wenn keine Segmente vorhanden sind, ist das Segment mit conversion_scope identisch.
Beispiel: ORDER_AMER
conversion_scope (String) Benutzerdefiniert False Name der vom Benutzer konfigurierten Konvertierung.
Beispiel: BESTELLUNG
Touchpoint_scope (String) Benutzerdefiniert True Name des Touchpoints, wie vom Benutzer konfiguriert
Beispiel: PAID_SEARCH_CLICK
product (String) Benutzerdefiniert True Die XDM-Kennung des Produkts.
Beispiel: CC
product_type (String) Benutzerdefiniert True Der Anzeigename für das Produkt, wie er dem Benutzer für diese Produktansicht angezeigt wird.
Beispiel: Gpus, Laptops
geo (String) Benutzerdefiniert True Der geografische Standort, an dem die Konvertierung bereitgestellt wurde (placeContext.geo.countryCode)
Beispiel: USA
event_type (String) Benutzerdefiniert True Der primäre Ereignistyp für diesen Zeitreihensatz
Beispiel: Gebührenpflichtige Konversion
media_type (String) ENUM False Beschreibt, ob der Medientyp gebührenpflichtig, besessen oder verdient ist.
Beispiel: BEZAHLTE, EIGENTÜMER
channel (String) ENUM False Die channel._type -Eigenschaft, die verwendet wird, um eine grobe Klassifizierung von Kanälen mit ähnlichen Eigenschaften in Consumer Experience Event XDM.
Beispiel: SUCHEN
action (String) ENUM False Die mediaAction -Eigenschaft wird verwendet, um einen Typ der Erlebnisereignis-Medienaktion bereitzustellen.
Beispiel: KLICKEN
campaign_group (String) Benutzerdefiniert True Name der Kampagnengruppe, in der mehrere Kampagnen gruppiert sind, z. B. '50%_DISCOUNT'.
Beispiel: KOMMERZIELL
campaign_name (String) Benutzerdefiniert True Name der Kampagne, die zur Identifizierung der Marketing-Kampagne verwendet wird, z. B. '50%_DISCOUNT_USA' oder '50%_DISCOUNT_ASIA'.
Beispiel: Erntedankverkauf

Referenz zur Rohbewertung (aggregiert)

Die nachstehende Tabelle ordnet die aggregierten Werte den Rohbewertungen zu. Wenn Sie Ihre Rohbewertungen herunterladen möchten, besuchen Sie die Herunterladen von Bewertungen in Attribution AI Dokumentation. Um die Rohbewertungspfade über die Benutzeroberfläche anzuzeigen, besuchen Sie den Abschnitt unter Anzeigen von Rohbewertungspfaden in diesem Dokument.

Spaltenname Rohbewertungs-Referenzspalte
customerevents_date timestamp
mediatouchpoints_date _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.timestamp
Segment _tenantID.your_schema_name.segmentation
conversion_scope _tenantID.your_schema_name.conversion.conversionName
Touchpoint_scope _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpointName
product _tenantID.your_schema_name.conversion.product
product_type _tenantID.your_schema_name.conversion.product_type
geo _tenantID.your_schema_name.conversion.geo
event_type eventType
media_type _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaType
channel _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaChannel
Aktion _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaAction
campaign_group _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignGroup
campaign_name _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignName

Nächste Schritte

Nachdem Sie Ihre Daten vorbereitet und alle Ihre Anmeldedaten und Schemata eingerichtet haben, führen Sie die folgenden Schritte aus: Attribution AI-Benutzerhandbuch. Dieses Handbuch führt Sie durch die Erstellung einer Instanz für Attribution AI.

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