Attribution AIの入出力

以下のドキュメントでは、Attribution AIで使用される様々な入力と出力の概要を説明します。

Attribution AI 入力データ

Attribution AIは、次のデータセットのいずれかを分析してアルゴリズムスコアを計算することで機能します。

  • コンシューマーエクスペリエンスイベント(CEE)データセット
  • Adobe Analyticsデータセット(Analyticsソースコネクタを使用)
重要

Adobe Analyticsソースコネクタでは、データのバックフィルに最大4週間かかる場合があります。 コネクタを最近設定した場合は、Attribution AIに必要なデータの長さが最小限であることを確認する必要があります。 履歴データの節を参照して、正確なアルゴリズムスコアを計算するのに十分なデータがあることを確認してください。

Consumer Experience Event (CEE)スキーマの設定について詳しくは、『インテリジェントサービスデータ準備』ガイドを参照してください。 Adobe Analyticsデータのマッピングについて詳しくは、 Analytics field mappingsのドキュメントを参照してください。

Attribution AIの場合、Consumer Experience Event (CEE)スキーマのすべての列が必須とは限りません。

メモ

次の9列は必須です。追加の列はオプションですが、Customer AIやJourney AIなどの他のAdobeソリューションで同じデータを使用する場合は、追加の列を推奨/必要にします。

必須列 必要
プライマリIDフィールド タッチポイント/コンバージョン
タイムスタンプ タッチポイント/コンバージョン
チャネル._type タッチポイント
Channel.mediaAction タッチポイント
Channel.mediaType タッチポイント
Marketing.trackingCode タッチポイント
Marketing.campaignname タッチポイント
Marketing.campaigngroup タッチポイント
コマース コンバージョン

通常、アトリビューションは「コマース」の下の注文、購入、チェックアウトなどのコンバージョン列で実行されます。 「チャネル」と「マーケティング」の列は、Attribution AIのタッチポイントを定義するために使用されます(例:channel._type = 'https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/email')。 最適な結果とインサイトを得るには、できる限り多くのコンバージョン列とタッチポイント列を含めることを強くお勧めします。 また、上記の列に制限されるわけではありません。 その他の推奨列またはカスタム列をコンバージョンまたはタッチポイント定義として含めることができます。

ヒント

CEEスキーマでAdobe Analyticsデータを使用している場合、Analyticsのタッチポイント情報は通常channel.typeAtSourceに格納されます(例:channel.typeAtSource = 'email')。

以下の列は必須ではありませんが、情報がある場合はCEEスキーマに含めることをお勧めします。

その他の推奨列:

  • web.webReferer
  • web.webInteraction
  • web.webPageDetails
  • xdm:productListItems

履歴データ

重要

Attribution AIの機能に必要な最小量は、次のとおりです。

  • 適切なモデルを実行するには、少なくとも3ヶ月(90日)のデータを提供する必要があります。
  • 少なくとも1,000個のコンバージョンが必要です。

Attribution AIには、モデルトレーニングの入力として履歴データが必要です。 必要なデータの期間は、主に次の2つの重要な要因によって決まります。トレーニング期間およびルックバック期間。 トレーニング期間が短い入力は、最近のトレンドに対する感度が高くなり、トレーニング期間が長いと、より安定した正確なモデルを作成できます。 ビジネス目標を最も適切に表す履歴データを使用して目標をモデル化することが重要です。

トレーニング期間設定は、発生時間に基づいて、モデルトレーニングに含めるように設定されたコンバージョンイベントをフィルタリングします。 現在、最小トレーニング期間は1四半期(90日)です。 ルックバックウィンドウには、このコンバージョンイベントに関連するコンバージョンイベントのタッチポイントの何日前に含めるかを示す時間枠が表示されます。 これら2つの概念を組み合わせて、1つのアプリケーションに必要な入力データの量(日単位)を決定します。

デフォルトでは、Attribution AIはトレーニング期間を最新の2四半期(6ヶ月)として定義し、ルックバック期間を56日として定義します。 つまり、モデルは、過去2四半期に発生した定義済みのコンバージョンイベントをすべて考慮し、関連するコンバージョンイベントの56日前に発生したすべてのタッチポイントを探します。

数式:

必要なデータの最小長=トレーニングウィンドウ+ルックバックウィンドウ

ヒント

デフォルト設定を使用するアプリケーションに必要なデータの最小長は次のとおりです。2四半期(180日)+ 56日= 236日。

例:

  • 過去90日(3ヶ月)以内に発生したコンバージョンイベントを属性に含め、コンバージョンイベントの4週間前に発生したすべてのタッチポイントを追跡します。 入力データの期間は、過去90日間+ 28日間(4週間)です。 トレーニング期間は90日、ルックバック期間は28日で、合計118日です。

Attribution AI出力データ

Attribution AIは次のように出力します。

出力スキーマの例:

未加工の詳細スコア

Attribution AIは、任意のスコア列でスコアをスライスして多角的に分析できるよう、可能な限り詳細なレベルでアトリビューションスコアを出力します。 UIでこれらのスコアを表示するには、生のスコアパスの表示の節をお読みください。 APIを使用してスコアをダウンロードするには、Attribution AI🔗ドキュメントのスコアのダウンロードを参照してください。

メモ

次のいずれかに該当する場合にのみ、スコア出力データセットの入力データセットから目的のレポート列を確認できます。

  • レポート列は、タッチポイントまたはコンバージョン定義設定の一部として、設定ページに含まれます。
  • レポート列は、追加のスコアデータセット列に含まれます。

次の表に、生のスコアの例の出力のスキーマフィールドの概要を示します。

列名(データ型) Nullable 説明
timestamp (DateTime) False コンバージョンイベントまたは監視が発生した時間。
例: 2020-06-09T00:01:51.000Z
identityMap(マップ) True CEE XDM形式に類似したユーザーのidentityMap。
eventType(文字列) True この時系列レコードのプライマリイベントタイプ。
例: "Order", "Purchase", "Visit"
eventMergeId (文字列) True 基本的に同じイベントであるか結合する必要がある複数のExperience Eventsを相互に関連付けるまたは結合するID。 これは、取り込みの前にデータプロデューサーによって設定されることを意図しています。
例: 575525617716-0-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_id(文字列) False 時系列イベントの一意の識別子。
例: 4461-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_tenantId (オブジェクト) False テンタントIDに対応する最上位のオブジェクトコンテナです。
例: _atsdsnrmmsv2
your_schema_name (Object) False コンバージョンイベントに関連付けられているすべてのタッチポイントイベントとそのメタデータを含むスコア行。
例: Attribution AIスコア — モデル名__2020
セグメント化(文字列) True モデルが構築される地域特性などのコンバージョンセグメント。 セグメントがない場合、セグメントはconversionNameと同じになります。
例: ORDER_US
conversionName (String) True セットアップ中に設定された変換の名前。
例: 注文、リード、訪問
conversion (オブジェクト) False コンバージョンメタデータ列。
dataSource (文字列) True データソースのグローバル一意の識別。
例: Adobe Analytics
eventSource(文字列) True 実際のイベントが発生したソース。
例: Adobe.com
eventType(文字列) True この時系列レコードのプライマリイベントタイプ。
例: Order
geo (文字列) True コンバージョンが配信された地理的な場所placeContext.geo.countryCode
例: US
priceTotal (Double) True コンバージョン
で得られた売上高 例: 99.9
product (文字列) True 製品自体のXDM識別子。
例: RX 1080 ti
productType (文字列) True この製品表示のユーザーに表示される、製品の表示名。
例: Gpus
quantity (integer) True 変換中に購入された数量。
例: 1 1080 ti
receivedTimestamp (DateTime) True 変換のタイムスタンプを受け取った。
例: 2020-06-09T00:01:51.000Z
skuId(文字列) True 在庫管理単位(SKU):ベンダーによって定義された製品の一意の識別子。
例: MJ-03-XS-Black
timestamp (DateTime) True 変換のタイムスタンプ。
例: 2020-06-09T00:01:51.000Z
passThrough (オブジェクト)#passThroughオブジェクト# True ユーザーがモデルの設定時に指定した追加のスコアデータセット列。
commerce_order_purchaseCity (文字列) True 追加のスコアデータセット列。
例: city :サンノゼ
customerProfile (オブジェクト) False モデルの構築に使用されるユーザーのID詳細。
identity (オブジェクト) False idnamespaceなど、モデルの構築に使用するユーザーの詳細が含まれます。
id (文字列) True Cookie IDやAAID、MCIDなどのユーザーのID。
例: 17348762725408656344688320891369597404
namespace (String) True パスを構築し、それによってモデルを作成するために使用されるID名前空間。
例: aaid
touchpointsDetail(オブジェクト配列) True コンバージョンの発注元となるタッチポイントの詳細のリスト
touchpointName(文字列) True セットアップ中に設定されたタッチポイントの名前。
例: PAID_SEARCH_CLICK
scores (オブジェクト) True このコンバージョンへのタッチポイントのスコア貢献度。 このオブジェクト内で生成されるスコアについて詳しくは、集計されたアトリビューションスコアの節を参照してください。
touchPoint (オブジェクト) True タッチポイントのメタデータ。 このオブジェクト内で生成されるスコアについて詳しくは、集計されたスコアの節を参照してください。

生のスコアパスの表示(UI)

UIで生のスコアへのパスを表示できます。 まず、Platform UIで「スキーマ」を選択し、「参照」タブからアトリビューションAIスコアスキーマを検索して選択します。

スキーマの選択

次に、UIの​構造​ウィンドウ内のフィールドを選択し、「フィールドのプロパティ」タブが開きます。 フィールドプロパティ​内には、生のスコアにマッピングされるパスフィールドが入ります。

スキーマの選択

集計されたアトリビューションスコア

日付範囲が30日未満の場合は、集計スコアをPlatform UIからCSV形式でダウンロードできます。

Attribution AI は、アトリビューションスコアの 2 つのカテゴリ(アルゴリズムスコアとルールベーススコア)をサポートしています。

Attribution AI では、増分スコアと影響スコアの 2 種類のアルゴリズムスコアを生成します。影響スコアは、各マーケティングタッチポイントがコンバージョンに寄与している割合です。増分スコアは、マーケティングタッチポイントで直接引き起こされたわずかな影響の量です。増分スコアと影響スコアの主な違いは、増分スコアがベースライン効果を考慮に入れていることです。コンバージョンが、先行するマーケティングタッチポイントによってのみ生じるとは考えられません。

Adobe Experience Platform UIからのAttribution AIスキーマ出力の例を簡単に示します。

これらの各アトリビューションスコアについて詳しくは、次の表を参照してください。

アトリビューションスコア 説明
影響(アルゴリズム) 影響スコアは、各マーケティングタッチポイントがコンバージョンに寄与している割合です。
増分(アルゴリズム) 増分スコアは、マーケティングタッチポイントで直接引き起こされたわずかな影響の量です。
ファーストタッチ コンバージョンパスの最初のタッチポイントにすべてのクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
ラストタッチ コンバージョンに最も近いタッチポイントにすべてのクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
線形 コンバージョンパスの各タッチポイントに同等のクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
U 字形 ルールベースのアトリビューションスコアで、クレジットの 40% を最初のタッチポイントに、40% を最後のタッチポイントに割り当て、残りの 20% を他のタッチポイントに均等に分配します。
タイムディケイ コンバージョンに近いタッチポイントが、コンバージョンから遠いタッチポイントよりも多くのクレジットを受け取るルールベースのアトリビューションスコアです。

未加工スコアの参照(アトリビューションスコア)

次の表に、アトリビューションのスコアと未加工のスコアのマッピングを示します。 生のスコアをダウンロードする場合は、Attribution AI🔗のドキュメントのスコアのダウンロードを参照してください。

アトリビューションスコア 生のスコア参照列
影響(アルゴリズム) _tenantID.your_schema_name.element.touchpoint.algorithmicInfluced
増分(アルゴリズム) _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.algorithmicInfluced
ファーストタッチ _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.firstTouch
ラストタッチ _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.lastTouch
線形 _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.linear
U 字形 _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.uShape
タイムディケイ _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.decayUnits

集計スコア

日付範囲が30日未満の場合は、集計スコアをPlatform UIからCSV形式でダウンロードできます。 これらの各集計列の詳細については、以下の表を参照してください。

列名 制約 Nullable 説明
customerevents_date (DateTime) ユーザー定義および固定形式 False YYYY-MM-DD形式の顧客イベント日。
:2016-05-02
mediatouchpoints_date (DateTime) ユーザー定義および固定形式 True メディアタッチポイントの日付(YYYY-MM-DD形式)
:2017-04-21
segment (String) 計算 False コンバージョンセグメント(モデルが構築される地域特性など)。 セグメントがない場合、セグメントはconversion_scopeと同じです。
:ORDER_AMER
conversion_scope (String) ユーザー定義 False ユーザーが設定したコンバージョンの名前。
:ORDER
touchpoint_scope(文字列) ユーザー定義 True ユーザーが設定したタッチポイントの名前
:PAID_SEARCH_CLICK
product (文字列) ユーザー定義 True 製品のXDM識別子。
:CC
product_type(文字列) ユーザー定義 True この製品表示のユーザーに表示される、製品の表示名。
:gpu、ラップトップ
geo (文字列) ユーザー定義 True コンバージョンが配信された地理的な場所(placeContext.geo.countryCode)
:米国
event_type(文字列) ユーザー定義 True この時系列レコードのプライマリイベントタイプ
:有料コンバージョン
media_type(文字列) ENUM False メディアタイプが有料、所有、有料かを示します。
:有料、所有
channel (文字列) ENUM False Consumer Experience Event XDMで類似のプロパティを持つチャネルの大まかな分類を提供するために使用されるchannel._typeプロパティ。
:検索
action (String) ENUM False mediaActionプロパティは、エクスペリエンスイベントメディアアクションのタイプを提供するために使用されます。
:クリック
campaign_group(文字列) ユーザー定義 True 複数のキャンペーンが「50%_DISCOUNT」のようにグループ化されているキャンペーングループの名前。
:商用
campaign_name(文字列) ユーザー定義 True マーケティングキャンペーンの識別に使用するキャンペーンの名前(「50%_DISCOUNT_USA」または「50%_DISCOUNT_ASIA」など)。
:感謝祭の売り

生のスコアの参照(集計)

次の表に、集計スコアと生のスコアのマッピングを示します。 生のスコアをダウンロードする場合は、Attribution AI🔗のドキュメントのスコアのダウンロードを参照してください。 UI内から生のスコアパスを表示するには、このドキュメント内の生のスコアパスの表示に関する節を参照してください。

列名 生のスコアの参照列
customrevents_date timestamp
mediatouchpoints_date _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.timestamp
セグメント _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
チャネル _tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaChannel
action _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

次の手順

データを準備し、すべての資格情報とスキーマを設定したら、まず『Attribution AIユーザーガイド』に従います。 このガイドでは、Attribution AIのインスタンスの作成手順を説明します。

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