Attribution AI 入出力
次のドキュメントは、で使用される様々な入力と出力の概要を示してい Attribution AIます。
Attribution AI 入力データ
Attribution AI は、 Consumer Experience Event データを使用してアルゴリズムのスコアを計算します。 詳しくは、『Intelligent Servicesドキュメントで使用する Consumer Experience Eventデータの 準備』を参照してください。
Attribution AIの場合は、 Consumer Experience Event (CEE)スキーマのすべての列が必須ではありません。
次の9列は必須です。列の追加はオプションですが、 Customer AI およびなどの他のAdobeソリューションで同じデータを使用する場合は、推奨/必要 Journey AIです。
| 必須列 | 必要な対象 |
|---|---|
| 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 |
| Channel._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」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」列と「マーケティング」列は、良いインサイトのためのタッチポイントを定義する場合に強くお勧めします。 ただし、上記の列と共に他の列も含めて、コンバージョンまたはタッチポイントの定義として設定できます。
以下の列は必須ではありませんが、情報があればCEEスキーマに列を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
Attribution AIが機能するために必要な最小データ量は次のとおりです。
- 良好なモデルを実行するには、3か月（90日）以上のデータを提供する必要があります。
- 少なくとも1000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つの主な要因によって決まります。トレーニングウィンドウとルックバックウィンドウ トレーニング期間が短い入力は、最近の傾向に対してより敏感になり、トレーニング期間が長い入力は、より安定した正確なモデルを生成するのに役立ちます。 ビジネス目標を最も効果的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 ニングウィンドウ設定 フィルターコンバージョンイベントは、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ています。 現在、最小トレーニング期間は1四半期（90日）です。 The lookback window provides a time frame indicating how many days prior to the conversion event touchpoints related to this conversion event should be included. 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（日数で測定）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か月）として定義し、56日間を参照します。 つまり、モデルは、過去2四半期に発生した定義済みのすべてのコンバージョンイベントを考慮し、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
デフォルト設定の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日間（3か月）以内に発生したコンバージョンイベントを属性化し、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する必要があります。 入力データ期間は、過去90日間+ 28日間（4週間）に及びます。 トレーニング期間は90日で、ルックバック期間は28日間の合計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：
生の詳細なスコア
Attribution AI出力のアトリビューションスコアは、可能な限り細かいレベルで出力され、任意のスコア列でスコアを分類できます。 これらのスコアをUIで表示するには、生のスコアパスの 表示に関する節を読みます。 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 ダウンロード中のスコアを参照してください。
次のいずれかが真の場合にのみ、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見ることができます。
- 「レポート」列は、タッチポイント設定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に含まれるスキーマフィールドの概要を示します。
| 列名(DataType) | Null許容 | 説明 |
|---|---|---|
| timestamp (DateTime) | False | コンバージョンイベントまたは観察が発生した時間。 例： 2020-06-09T00:01:51.000Z |
| identityMap(Map) | True | CEE XDM形式に類似したユーザーのidentityMap。 |
| eventType（文字列型） | True | The primary event type for this time-series record. 例： "注文"、"購入"、"訪問" |
| eventMergeId (String) | 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 Experience Events を相互に関連付けまたは結合するID。 これは、取り込みの前にData Producerによって入力されることを意図しています。 例： 575525617716-0-edc2ed37-1ab-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に対応する最上位レベルのオブジェクトコンテナ。 例： _atsdsnrmmsv2 |
| your_スキーマ_name （オブジェクト） | False | スコア行と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。 例： Attribution AIスコア — モデル名__2020 |
| segmentation（文字列） | True | モデルが作成する地域分類などのコンバージョンセグメント。 セグメントが存在しない場合、セグメントはconversionNameと同じです。 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）#conversionオブジェクト# | False | 変換メタデータ列 |
| dataSource (String) | True | Globally unique identification of a data source. 例： Adobe Analytics |
| eventSource（文字列型） | True | 実際のイベントが発生した時のソース。 例： Adobe.com |
| eventType（文字列型） | True | The primary event type for this time-series record. 例： 注文 |
| geo（文字列） | True | The geographic location where the conversion was delivered placeContext.geo.countryCode. 例： US |
| priceTotal (重複) | True | コンバージョンを通じて得られた売上高 例： 99.9 |
| product（文字列） | True | The XDM identifier of the product itself. 例： RX 1080 ti |
| productType (String) | True | この製品表示に対してユーザーに提示される、製品の表示名。 例： グプス |
| quantity（整数） | True | 変換中に購入された数量。 例： 1 1080 ti |
| receivedTimestamp (DateTime) | True | 受け取った変換のタイムスタンプ。 例： 2020-06-09T00:01:51.000Z |
| skuId（文字列） | True | Stock keeping unit (SKU), the unique identifier for a product defined by the vendor. 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 | モデルの設定時にユーザーが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）#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の詳細。 |
| identity（オブジェクト） | False | モデルの構築に使用されたユーザーの詳細( id およびなど)が含まれ namespaceます。 |
| id（文字列） | True | cookie IDやAID、MCIDなど、ユーザーのID 例： 17348762725408656344688320891369597404 |
| 名前空間（文字列） | True | パスを構築し、それによってモデルを構築するために使用されるID名前空間。 例： aid |
| touchpointsDetail（オブジェクト配列） | True | タッチポイントの発生またはタイムスタンプに基づいて並べ替えられた変換につなが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）#scoresオブジェクト# | True | スコアとしてのこのコンバージョンへのタッチポイントの貢献度。 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 | タッチポイントメタデータ このオブジェクト内で生成されるスコアの詳細については、 集計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)
生のスコアへのパスをUIで表示できます。 開始するには、プラットフォーム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。
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、生のスコアに対応するパスフィールドがあります。
集計されたアトリビューションスコア
集計スコアは、日付範囲が30日未満の場合は、プラットフォーム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のUIからAttribution AIスキーマ出力例を簡単に見てみましょう。
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。 |
生のスコア参照（アトリビューションスコア）
以下の表に、アトリビューションスコアと生のスコアの対応関係を示します。 生のスコアをダウンロードする場合は、Attribution AIドキュメントの ダウンロード中のスコア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_tenant_name.element.touchpoint.algorithmicInfluced |
| 増分（アルゴリズム） | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.algorithmicInfluenced |
| ファーストタッチ | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.firstTouch |
| ラストタッチ | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.lastTouch |
| 線形 | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.linear |
| U 字形 | _tenantID.your_element_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.uShape |
| タイムディケイ | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.decayUnits |
集計スコア
集計スコアは、日付範囲が30日未満の場合は、プラットフォーム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、次の表を参照してください。
| 列名 | 制約 | Null許容 | 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。 例:2016-05-02 |
| mediatouchpoints_date (DateTime) | ユーザー定義および固定形式 | True | YYYY-MM-DD形式のメディアタッチポイント日付 例:2017-04-21 |
| segment（文字列） | 計算済み | False | モデルが構築される地域分類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conversion_scopeと同じです。 例:ORDER_AMER |
| conversion_scope （文字列） | ユーザー定義 | False | ユーザーが設定した変換の名前。 例:注文 |
| 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 例:PAID_SEARCH_CLICK |
| product（文字列） | ユーザー定義 | True | The XDM identifier of the product. 例:CC |
| product_type（文字列） | ユーザー定義 | True | この製品表示に対してユーザーに提示される、製品の表示名。 例:gpu、ラップトップ |
| geo（文字列） | ユーザー定義 | True | The geographic location where the conversion was delivered (placeContext.geo.countryCode) 例:US |
| イベントタイプ（文字列） | ユーザー定義 | True | The primary event type for this time-series record 例:有料コンバージョン |
| media_type（文字列） | ENUM | False | メディアの種類が有料、所有、または獲得のいずれであるかを示します。 例:有料、所有 |
| チャネル（文字列） | ENUM | False | 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行うために使用される channel._type プロパティ Consumer Experience Event です。 例:検索 |
| action（文字列） | ENUM | False | この 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。 例:CLICK |
| キャンペーングループ（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。 例:商業 |
| キャンペーン名（文字列） | ユーザー定義 | True | '50%_DISCOUNT_USA'や'50%_DISCOUNT_ASIA'のような、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です。 例:感謝祭セール |
生のスコア参照（集計）
次の表に、集計されたスコアと生のスコアとを示します。 生のスコアをダウンロードする場合は、Attribution AIドキュメントの ダウンロード中のスコア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 表示に関するセクションにアクセスします 。
| 列名 | 生のスコア参照列 |
|---|---|
| customrevents_date | timestamp |
| mediatouchpoints_date | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.timestamp |
| セグメント | _tenantID.your_tenant_name.segmentation |
| conversion_scope | _tenantID.your_tenant_name.conversion.conversionName |
| touchpoint_scope | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpointName |
| product | _tenantID.your_tenant_name.conversion.product |
| product_type | _tenantID.your_product_name.conversion.product_type |
| 地域 | _tenantID.your_tenant_name.conversion.geo |
| イベントタイプ | eventType |
| media_type | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaType |
| チャネル | _tenantID.your_スキーマ_名.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaChannel |
| action | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaAction |
| キャンペーン_グループ | _tenantID.your_tenant_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignGroup |
| キャンペーン名 | _tenantID.your_スキーマ_名.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignName |
次の手順
Once you have prepared your data and have all your credentials and schemas in place, start by following the Attribution AI user guide. 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。