Adobe Experience Platform の用語

A

アクセス制御:ロールベースのアクセス制御を使用すると、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセス権と権限を割り当てることができます。権限には、サンドボックスの作成、スキーマの定義、データセットの管理など、Experience Platform の機能の表示や使用の機能が含まれます。

アクセスキーID:アクセスキーIDは、 Amazon S3秘密アクセスキーに関連付けられた一意の識別子です。アクセスキーIDとシークレットアクセスキーは、Amazon Web Services (AWS)リクエストへの署名に使用されます。

アクション:で Platform Launchは、アクションとは、イベントが発生し、条件が評価され渡された後に何が起こるかを定義する、特定のタイプのルールコンポーネントです。

アクティブ化:「アクティブ化」は、セグメントまたはプロファイルを宛先( Oracle Eloqua、、など)にマップするためにユーザーが実行するアクション Googleで Salesforce Marketing Cloudす。

アクティビティ:で Offer Decisioningは、アクティビティにオファーを選択することを通知するロジックが含まれます。

管理者:Adobe Admin ConsoleでのExperience Platformの権限を設定およびカスタマイズできる、組織内の1人以上の個人です。

Adobe Admin Console:Adobe Admin Consoleは、Adobe製品の登録と組織のアクセス権を一元的に管理します。管理者は、コンソールを通じて、「データセットの管理」、「表示データセット」、「プロファイルの管理」など、様々なプラットフォーム機能に対するユーザーのアクセス権限を付与できます。

Adobe Experience Platform:Adobe Experience Platformは、企業全体のデータとコンテンツを標準化し、リアルタイムの消費者プロファイルを強化し、データ科学を可能にし、コンテンツの速度を向上させて、お客様のジャーニー全体での体験のパーソナライズを促進します。

Adobe Experience Platform Launch: Platform Launch は、タグとSDKの管理エコシステムで、Experience Platformと Experience Cloud アプリケーションと統合されています。Platform Launch は、すべてのクライアントデバイスで関連する顧客体験を強化するために必要な、分析、マーケティング、広告統合をデプロイ、統合、管理するツールを提供します。

Adobe Experience Platformクエリサービス:データアナリストが、分析や機械学習に使用するクエリイベントとプロファイルを可能にします。クエリサービスを使用すると、データ科学者やアナリストは、Experience Platformに保存されたすべてのデータセット(行動データ、POS(Point Of Sale)、CRM(Customer Relationship Management)など)を取り出し、それらのデータセットをクエリして、データに関する特定の質問に答えることができます。

Adobe Experience Platform分類サービス:リアルタイム顧客プロファイルデータからセグメントを作成し、オーディエンスを生成できます。これらのオーディエンスは、データレイク内の独自のデータセットにエクスポートできます。

Adobeインテリジェントサービス:Attribution AIや顧客AIなどのインテリジェントサービスは、機械学習、人工知能ベースのモデルで、実行や操作にExperience Platformが必要です。

Adobe I/O:Adobe I/OはExperience Platformの一部であり、API、イベント、開発者コンソール、便利なツールなど、開発者がプラットフォームの統合、拡張、カスタマイズに必要なすべての機能にアクセスできます。

Adobe Sensei:Adobe SenseiはExperience Platformを強化する知性の枠組みです。また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。

AmazonS3バケット: Amazon S3 バケツは、 Amazon エコシステムに保存されるデータの基礎コンテナです。グループにはオブジェクトが含まれ、各オブジェクトは、一意の開発者が割り当てたキーを使用して保存および取得されます。

AmazonS3コネクタ: Amazon S3コネクタは、Experience Platformのお客様が、 Amazon S3データに安全に接続し、アクセスすることを可能にします。

保存方法を追加:「追加」保存方法は、接続を介して取り込むサードパーティデータを指定し、データセットの末尾に新しいデータや行を追加する場合に使用するオプションです。以前に取り込んだ行は変更されず、最後にスケジュールされた実行以降に作成された行のみが Experience Platform に取り込まれます。ソースシステムで変更された行は、Experience Platform 上で変更されません。

配列:配列は、同じデータ型を持つ順序付けされた要素に使用されます。

人工知能:人工知能とは、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの理論と開発です。

属性:属性は、プロファイルを表す特性を指定します。

属性の結合:リアルタイム顧客プロファイルAPIを使用してマージポリシーを定義する場合、 attributeMerge オブジェクトは、データの競合が発生した場合に、マージポリシーがプロファイル属性に優先順位を付ける方法を示します。プラットフォームUIで結合ポリシーを定義する場合は、Mergeメソッドを選択するのと同じです。

Attribution AI: Attribution AI は、顧客のライフサイクル全体にわたってアルゴリズムによる複数チャネルアトリビューション機能を提供する、Adobe Senseiのインテリジェントサービスです。

オーディエンス:オーディエンスとは、セグメント定義の条件を満たすプロファイルの結果セットです。

オーディエンスサイズ:オーディエンスサイズとは、セグメント定義の条件を満たし、オーディエンスのメンバーシップに適合するプロファイルの総数です。

オーディエンススナップショット:オーディエンススナップショットは、セグメント化の際にセグメント条件に該当するすべてのプロファイルをキャプチャします。

B

埋め戻し:スケジュールされたソースの場合、バックフィルオプションを使用すると、履歴データを取り込むことができます。

埋め戻し期間:バックフィル期間は、ソース接続を介してサードパーティの履歴データを取り込む時間を設定するオプションです。「forever」というバックフィル期間を選択すると、ソースデータの履歴全体がExperience Platformに取り込まれます。

バッチ:バッチとは、ある期間に収集され、1つの単位として一緒に処理される一連のデータです。データセットは複数のバッチで構成されます。

バッチID:バッチIDは、データのバッチに対してAdobeが生成する識別子です。

バッチインジェスト:バッチ取り込みを使用すると、データをバッチファイルとしてExperience Platformに取り込むことができます。バッチとは、単一の単位として取得される 1 つ以上のファイルで構成されるデータの単位です。

バッチセグメント:バッチセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスの代替手段であり、すべてのプロファイルデータをセグメント定義を通じて一度に移動し、対応するオーディエンスを生成します。作成したセグメントは保存され、保存されて使用するために書き出しできます。

ビルド:で Platform Launchは、ビルドとは、ライブラリ内のビジネスロジックの実行に必要なすべての設定とコードを含むファイルまたはファイルのセットです。このファイルを使用すると、Webサイトやモバイルアプリにそのライブラリをデプロイできます。

ビジネスインテリジェンスツール:ビジネスインテリジェンス(BI)ツールは、主にと統合されて Experience Platform Query Serviceいます。BI ツールは、内部および外部システムから大量の非構造化データを収集し、処理するアプリケーションソフトウェアの一種です。

C

上限:で Offer Decisioningは、オファーの表示回数を定義するために、デシジョニングルールでキャッピング(周波数キャッピングとも呼ばれます)が使用されます。大文字は次の2種類です。組み合わせターゲットオーディエンス(「グローバル上限」と呼ばれる)でオファーを何回提案できるか、また同じエンドユーザにオファーを提案できる回数(「プロファイル上限」と呼ばれる)。

カタログ:ソースと宛先に関しては、カタログは、Adobeアプリケーションとサードパーティのテクノロジーに関連した、使用可能なギャラリーです。Catalog Serviceと混同しないでください。

Catalog Service: Catalog Service ( Catalog)は、Adobe Experience Platform内のデータの位置と系統の記録方式です。Experience Platformに取り込まれるすべてのデータはファイルやディレクトリとしてデータレークに保存されますが、Catalogは、参照、監視、データ管理の目的で、これらのファイルやディレクトリのメタデータと説明を保持します。

クラス:Experience Data Model(XDM)では、クラスは、スキーマの構築に使用される最小のフィールドセットを定義し、スキーマが表すビジネスオブジェクトの基本動作を定義します。

クライアント:クライアントは、PostgreSQLプロトコルまたはHTTP APIを Query Service 介して接続する外部ツールまたはアプリケーションです。

コレクション:で Offer Decisioningは、オファーのカテゴリなど、マーケターが定義する事前定義済みの条件に基づくオファーのサブセットがコレクションに含まれます。

PIIマーケティングアクションと組み合わせる:個人を特定できる情報(PII)を匿名データと組み合わせるマーケティングアクション。広告ネットワーク、広告サーバー、およびサードパーティのデータプロバイダーが提供するデータの契約には、直接識別可能なデータを含むデータの使用に関し、特定の契約上の禁止が含まれることがよくあります。

コマンドラインインターフェイス:コマンドラインインターフェイスは、生のクエリ実行に接続するために使用できるテキストベース Query Service のツールです。

組成:組成とは、組み合わせて構成するコンポーネントをグループ化したスキーマです。

条件:で Platform Launchは、条件とは、ORを返す必要がある論理ステートメントを評価するルールコンポーネント truefalseす。すべての条件はtrueに評価され、すべての例外条件は、ルールに対するアクションが実行される前にfalseに評価される必要があります。

コンソール:で Query Serviceは、クエリのステータスと操作に関する情報がコンソールから提供されます。コンソールには、Query Serviceへの接続ステータス、実行中のクエリ操作、およびこれらのクエリから発生するエラーメッセージが表示されます。

契約(「C」)ラベル:契約(「C」)データ使用ラベルは、契約上の義務を負うデータ、または顧客のデータ管理ポリシーに関連するデータの分類に使用されます。

C1契約ラベル:個々の識別子やデバイスの識別子を含まない集約形式で、 C1 契約データ使用ラベルには、データをAdobe Experience Cloudからのみエクスポートできることを示すラベルが含まれます。たとえば、ソーシャルネットワークから生成されたデータなどです。

C2契約ラベル:契 C2 約データ使用ラベルには、サードパーティにエクスポートできないデータが指定されています。一部のデータプロバイダーでは、最初に収集された場所からのデータのエクスポートを禁じる条項が契約に含まれています。たとえば、ソーシャルネットワークの契約によって、多くの場合、ソーシャルネットワークから受信するデータの転送が制限されます。C2 は C1 よりも制限が厳しく、集計と匿名データのみが必要です。

C3コントラクトラベル:契 C3 約データ使用ラベルは、直接識別可能な情報と組み合わせたり使用したりできないデータを指定します。一部のデータプロバイダーでは、データと直接識別可能な情報の組み合わせや併用を禁じる条項が契約に含まれています。たとえば、広告ネットワーク、広告サーバー、サードパーティのデータプロバイダーをソースとするデータの契約には、多くの場合、直接識別可能なデータの使用に関する特定の契約上の禁止事項が含まれます。

C4契約ラベル:「 C4 契約データの使用ラベル」では、データをオンサイトまたはクロスサイトのどの広告やコンテンツのターゲティングにも使用できないことを指定します。C4 は、C5、C6、C7 の各ラベルを含む、最も厳しいラベルです。

C5契約ラベル:「 C5 契約データの使用ラベル」では、関心に基づくコンテンツや広告のクロスサイトターゲティングにデータを使用できないことを指定します。関心に基づくターゲティング(パーソナライゼーション)は、次の3つの条件が満たされた場合に発生します。オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの関心事に関する推測に使用されます。は、別のサイトやアプリなどの別のコンテキストで使用されます。とは、これらの推定に基づいて、提供されるコンテンツまたは広告を選択するために使用されます。

C6契約ラベル:契約 C6 データ使用ラベルは、データをオンサイト広告のターゲット設定に使用できないことを示します。オンサイト広告のターゲット設定には、組織のWebサイトやアプリに関する広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果の測定が含まれます。 これには、以前に収集したユーザの関心に関するオンサイトデータを使用して広告を選択し、広告が表示された日時と場所に関する処理データ、広告の選択や購入など、広告に関するアクションをユーザが行ったかどうかが含まれます。

C7契約ラベル:「 C7 契約データの使用ラベル」では、データをコンテンツのオンサイトでのターゲティングに使用できないことを指定します。オンサイトコンテンツのターゲット設定には、組織のWebサイトやアプリ上のコンテンツの選択と配信、またはそのようなコンテンツの配信や効果の測定を行う場合に使用します。 これには、コンテンツの選択に対するユーザーの関心、表示されたコンテンツに関するデータの処理、表示されたコンテンツの頻度や表示時間、表示日時や表示場所、コンテンツの選択など、コンテンツに関連する操作を行ったかどうかに関する情報が含まれます。

C8契約ラベル:「 C8 契約データの使用ラベル」は、組織のWebサイトやアプリの測定にデータを使用できないことを示します。これには、興味に基づくターゲティングは含まれません。興味に基づくターゲティングとは、他のコンテキストでコンテンツや広告をパーソナライズするために、このサービスを使用することに関する情報を集めたものです。

C9契約ラベル:データ使用ラベルは、データがデータサイエンスワークフローで使用できないことを示します。 C9 一部の契約には、データサイエンスに使用されるデータに対する明示的な禁止が含まれています。 人工知能(AI)、機械学習(ML)、モデリングのためのデータの使用を禁止する用語で表現される場合があります。

C10契約ラベル:コント C10 ラクトデータ使用ラベルは、データをステッチIDアクティベーションに使用できないことを示します。一部のデータ使用ポリシーは、パーソナライゼーションのためのステッチIDデータの使用を制限します。 C10ラベルは、セグメントの結合ポリシーで「プライベートグラフ」オプションが使用されている場合に、セグメントに自動的に適用されます。

作成日列:「作成日」列を選択すると、ソース接続を介してサードパーティデータを指定する場合に選択できます。追加保存方法を選択し、データセットスキーマに複数の日付フィールドが含まれている場合は、利用可能なスキーマから「作成日」キー列を指定する必要があります。 「作成日」オプションは、上書き保存方法が選択されている場合は使用できません。

選択としてテーブルを作成:Create Table as Select (CTAS)は、SQLコマンドです。完全で有効なSQLクエリの一部として実行されると、クエリの結果をデータセット Query Service に保持するように指示します。新しい結果セットの作成、以前の結果の上書き、または前の結果に追加できます。

クロスサイトデータ:クロスサイトデータは、オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせ、または複数のオフサイトソースのデータの組み合わせを含む、複数のサイトのデータの組み合わせです。

クロスサイトターゲットマーケティングアクション:データをクロスサイト広告ターゲットに使用するマーケティングアクション。オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせや、複数のオフサイトソースから得られるデータの組み合わせなど、複数サイトのデータの組み合わせは、クロスサイトデータと呼ばれます。通常、クロスサイトデータは収集および処理され、顧客の興味に関する推測が行われます。

カスタムID名前空間:カスタムID名前空間は、組織で作成し、特定の組織またはビジネスケースのIDを表すことができます。

カスタムラベル:カスタムデータ使用ラベルを使用すると、特定のビジネスニーズに合わせて特定のラベルを作成し、データフィールドに適用できます。

顧客AI:Customer AIは、顧客プロファイルをAIベースの性癖で豊かにし、顧客のセグメント化とターゲティングの取り組みを強化する、Adobe Senseiのインテリジェントサービスです。

D

データディクショナリ:で Platform Launchは、データディクショナリ(データマップとも呼ばれます)は、プロパティ内で定義される一連のデータ要素です。

データ要素:で Platform Launchは、データ要素は、ルールと拡張内で使用されるポインターで、クライアントデバイス上に存在する特定のデータ部分を指します。

データ取り込み:データ取り込みは、ソースからExperience Platformにデータを追加するプロセスです。データは、ストリーミングやバッチを含む様々な方法で、またソースコネクタを介して追加することもできます。

データレイヤー:で Platform Launchは、データレイヤーとは、クライアントデバイス上に存在するデータ構造で、ページまたは画面が表示されるコンテキストに関するメタデータを含みます。

データ・ガバナンス:データ・ガバナンスには、データの使用に関する規制や組織のポリシーに適合するために使用される戦略とテクノロジーが含まれます。

データ統合パートナー:データ統合パートナーは、大量のデータを200以上のソースからExperience Platformに読み込み、変換する際に、コードを記述することなく、読み込みと変換をシンプル化および自動化します。

データセットのラベル:データ使用量ラベルをデータセットに追加できます。データセット内のすべてのフィールドは、データセットのラベルを継承します。

Data Science Workspace: Data Science Workspace Experience Platform内では、プラットフォームやAdobeアプリケーションのデータを利用した機械学習モデルを作成し、インテリジェントなセグメントを作成し、インサイトを生み出し、予測を行うことで、エンドユーザーのデジタルエクスペリエンスを大幅に強化できます。

データソース:データソースは、ユーザーが指定したデータの接触チャネルです。データソースには、モバイルアプリ、プロファイルおよびエクスペリエンスのイベント、Webサイトプロファイルイベント、CRMなどがあります。

データ管理:データ管理者は、組織のデータアセットの管理、監視、および実施を担当する人です。また、データ管理者は、政府の規制や組織のポリシーに準拠するように、データ管理ポリシーを保護し、保守することもできます。

データストリーム:データストリームとは、同じスキーマを共有し、同じソースから送信されるメッセージのセットまたはコレクションです。

データタイプ:データ型は再利用可能なXDMリソースで、複数のプロパティを含むオブジェクト型フィールドを階層形式で定義します。

データ使用ラベル:データ使用ラベルを使用すると、プライバシーに関する考慮事項や契約条件を反映したデータを分類し、規制や企業ポリシーに準拠できるようにすることができます。データセットに追加されるデータ使用量ラベルは、そのデータセット内のすべてのフィールドに継承または適用されます。 データ使用量ラベルは、フィールドに直接適用することもできます。

データフロー:データフローは、ソースから宛先へ、プラットフォームにフローするデータの仮想パイプラインです。

データフロー実行:データフロー実行は、ユーザーが指定したスケジュールに基づいてExperience Platformに到着するデータフローです。

データセット:データセットは、スキーマ(列)とフィールド(行)を含むテーブルなど、データの集まりのストレージと管理の構成体です。

データセットID:取り込んだデータセットに対してAdobeが生成する識別子。

データセット出力:データセット出力は、特定の Query Service 実行に対して「Create Table as Select」オプションを使用する対象を決定するメカニズムを提供します。

差分列:差分列を使用すると、差分取り込みのタイムスタンプを表すソースデータフィールドを選択できます。

差分保存方法:差分保存方法は、ソース接続を介してサードパーティデータを取り込むためのオプションです。このオプションを使用すると、ユーザーは、ソースデータの新しい行または変更された行を Experience Platform に取り込むように指定できます。新しい行がデータセットの末尾に追加され、変更された行が Experience Platform のデータセット内で更新されます。

記述子:Experience Data Model(XDM)では、記述子は、フィールドの特定の動作を記述するスキーマ関連のメタデータの追加セットです。記述子は、Experience Platformが2つのスキーマ間の関係など、意図したスキーマの動作を理解するために使用できます。

宛先:宛先は、Adobeアプリ、広告プラットフォーム、クラウドストレージサービス、マーケティングサービスなど、オーディエンスがアクティブ化され配信されるエンドポイントの一般的な用語です。

宛先カテゴリ:宛先カテゴリは、類似した特性を持つ宛先のグループです。

保存先カタログ:宛先カタログは、Experience Platformで使用可能な宛先のリストです。

ダイレクト型ルール:で Platform Launchは、ダイレクト型ルールとは、イベント検出やルックアップシステムを使用せずに、ページから直接呼び出されたときに実行されるルールです。

表示名:エクスペリエンスデータモデル(XDM)では、表示名は、UIに表示されるフィールドのわかりやすい名前です。

E

有効なオファー:適格なオファーは、アップストリームに定義された制約を満たすので、一貫してプロファイルに提供できます。

実施要件ルール:で Offer Decisioningは、カレンダー、集計表、および上限に関連するプロファイルに実施要件ルールが適用されます。

マーケティングアクション:電子メールターゲット設定キャンペーンのデータを使用するマーケティングアクション。

埋め込みコード:で Platform Launchは、埋め込みコードは、サイトまたは環境のHTML内に配置されるスクリプトタグです。埋め込みコードは、ビルドを取得する場所をブラウザーに指示します。

定義済みリスト:定義済みリスト(enum)は、事前定義済みの一連の値に制約されるXDMフィールドです。

環境:で Platform Launchは、環境とは、ビルドのホスト配信とファイル形式を指定する一連の展開命令です。ライブラリを構築する前に、環境とペアにする必要があります。

エラー診断:エラー診断を使用すると、取り込むバッチに関する詳細なエラーメッセージを生成できます。エラーのしきい値を使用すると、バッチが失敗する前に許容できるエラーの割合を設定できます。

イベント:で Platform Launchは、イベントは特定の種類のルールコンポーネントです。ルールコンポーネントとは、クライアントデバイス上でルールの実行を開始するトリガーです。

イベントエンティティ:データモデリングに関しては、イベントエンティティは、お客様が行うことのできるアクション、システムイベント、または時間の経過とともに変更を追跡したい他の概念に関する概念を表します。このカテゴリに該当するエンティティは、XDM ExperienceEventクラスに基づくスキーマで表す必要があります。

イベント:イベントとは、プロファイルに関連付けられた行動データです。

Experience Data Model(XDM) Experience Data Model (XDM)は、標準のスキーマを使用して、Experience PlatformやAdobe Experience Cloudのアプリケーションで使用するデータを統合するオープンソースのフレームワークです。XDM は、データの構造化と高速化を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。

実験:テストとは、実稼動中のデータのサンプル部分を使用してインスタンスをトレーニングすることで、トレーニングを受けたモデルを作成するプロセスです。これは、ホールドアウトテストデータセットに対してテストされるトレーニング済みモデルとは異なります。これは、実際にはサンプルモデリングプロジェクトを意味する機械学習フレームワークでの実験の概念とは異なります。

エクスペリエンスイベント:エクスペリエンスイベントは、顧客エクスペリエンスに関連するインタラクションまたはイベントが発生したときのシステムのスナップショットを表します。エクスペリエンスイベントは、発生した事実に関する不変の事実レコードであり、集計や解釈なしに起こったことを表します。 Experience Data Model(XDM)では、この概念はXDM ExperienceEventクラスによってキャプチャされます。

拡張子:で Platform Launchは、拡張機能は、 Platform Launch プロパティに追加された機能のパッケージです。拡張機能は、通常、特定のマーケティングまたは分析ソリューションに焦点を当て、そのテクノロジーをクライアント環境にデプロイするために必要なツールを提供します。

拡張パッケージ:で Platform Launchは、拡張機能パッケージとは、拡張機能の開発者が作成およびアップロードしたZIPファイルで、 Platform Launch ユーザーがプロパティ内に拡張機能をインストールするのに必要なすべての情報を提供します。拡張パッケージには、拡張機能に関する情報を指定するマニフェスト、エンドユーザーがPlatform Launch拡張機能の動作を設定するために必要なHTML/JavaScript、およびクライアント環境に配信される実行可能なJavaScript(必要な場合)が含まれます。

F

フォールバックオファー:フォールバックオファーは、使用されるコレクション内のオファーに対してエンドユーザーが適格でない場合に表示されるデフォルトのオファーです。

機能のマッピング:機能のマッピングとは、機械学習モデルで必要となる入力機能とターゲット機能に、データから機能をマッピングするプロセスを指します。

フィールド:フィールドは、データセットのXDMスキーマーの定義に従って、データセットの最下位レベルの要素です。各フィールドには、参照用の名前と、そのフィールドに含まれるデータの種類を示す型があります。 フィールドタイプには、整数、数値、文字列、ブール値、オブジェクトを含めることができます(ただし、これらに限りません)。

フィールドグループ:「スキーマフィールドグループ」を参照してください。

フィールドラベル:フィールドラベルは、データセットから継承される、またはフィールドに直接適用されるデータガバナンスラベルです。

フィールド名:フィールド名は、クエリおよびダウンストリームサービスのフィールドの値を参照するために使用されます。

頻度:で Query Serviceは、頻度によって、定期的にスケジュールされたクエリを実行する頻度が決まります。

G

ジオフェンス:ジオフェンスとは、GPSまたはRFIDテクノロジーで定義される仮想的な地理的境界です。モバイルデバイスが特定の領域に入るか離れるときに、応答をトリガーできるようにします。

GDPR(General Data Protection Regulation):GDPR(General Data Protection Regulation)は、欧州和集合(EU)内の個人情報の収集と処理に関するガイドラインを定めた法的枠組みである。GDPR は、データ管理の原則と個人の権利を定め、EU 市民のデータを扱う会社をすべて網羅しています。

H

ホスト:で Platform Launchは、ホストは、ビルドの配信に必要な場所、ドメイン、ユーザー資格情報 Platform Launch を指定します。

I

ID:IDとは、cookie ID、デバイスID、電子メールIDなど、個々の顧客を一意に表す識別子です。

IDフィールド:IDフィールドは、複数のデータソースから来た個々の顧客に関する情報を結合するために使用されるXDMフィールドです。スキーマをリアルタイム顧客プロファイルで使用できるようにするには、1つのプライマリIDを定義する必要があります。

ID (「I」)ラベル:ID(「I」)データ使用ラベルは、特定の人物を識別または連絡できるデータを分類するために使用されます。

識別グラフ:IDグラフは、個々の顧客に存在する、ステッチ済みIDとリンクされたIDの関係のマップです。各IDグラフは、顧客のアクティビティにほぼリアルタイムで更新されます。 データ内のIDの関係の共通構造は、プライベートグラフで表されます。プライベートグラフは、個々のIDグラフの構造の設計図として機能します。

ID名前空間:ID名前空間は、電子メールアドレスやCRM IDなどの識別子のコンテキストを定義します。

IDサービス: Experience Platform Identity Service idタイプの作成と管理を可能にし、デバイスやチャネル間で顧客IDをリンクできるようにします。IDを相互にリンクするサービスにより、リアルタイムのお客様プロファイルは個々のお客様を完全に表現できます。

IDステッチ:IDの切り替えは、データフラグメントを識別し、それらをつなぎ合わせて完全なプロファイルレコードを形成するプロセスです。

識別記号:ID記号は、APIで参照として使用できるID名前空間の略称です。

ID値:ID値とID名前空間を組み合わせたID値は、一意の個人、組織、アセットを表す識別子です。プロファイルフラグメント間でレコードデータを一致させる場合、名前空間とIDの値は一致する必要があります。

I1データ使用ラベル:デ I1 ータ使用ラベルは、デバイスではなく特定の人物を直接識別または接触できるデータの分類に使用されます。

I2データ使用ラベル:この I2 データ使用ラベルは、他の任意のデータと組み合わせて使用できるデータを分類する際に使用され、特定の人物を間接的に識別または連絡する。

IMS組織:IMS組織(IMS組織と呼ばれることもあります)は、Adobe製品全体で会社または会社内の特定のグループを識別するために使用される名前です。管理者は、組織のユーザーに対する機能のアクセスおよび権限を設定および管理できます。

取り込み:「データ取り込み」を参照してください。

取り込みスケジュール:取り込みスケジュールは、ソースからExperience Platformに取り込む際に、時間ベースのオプションを提供します。

入力機能:入力機能は機能マッピングで指定され、機械学習モデルが予測のために使用します。

Intelligent Services: Intelligent Services とは、機械学習、人工知能ベースのモデル Attribution AI Customer AI で、Experience Platform(またはリアルタイム顧客データプラットフォームなど、プラットフォーム上に構築されたアプリケーション)を実行し、操作する必要があります。

関心に基づくターゲティングまたはパーソナライゼーション:関心ベースのターゲティング(パーソナライゼーションとも呼ばれます)は、次の3つの条件が満たされた場合に発生します。

  1. オンサイトで収集されたデータは、ユーザーの関心事に関する推測に使用されます。
  2. データは、別のサイトやアプリ(オフサイト)など、別のコンテキストで使用されます。
  3. データは、それらの推測に基づいて、提供されるコンテンツまたは広告を選択するために使用されます。

J

JupyterLab:プラットフォームUIに統合された、Project用のオープンソースのWebベース Jupyter のインターフェイス。

Jupyter Notebook:JupyterLabと統合されたJupyter Notebooksを使用すると、Experience Platformデータに対して、Python、Scala、PySparkなどの様々な言語でデータのクリーニングと変換、数値シミュレーション、統計的モデリング、データ視覚化、機械学習などを実行できます。

K

L

ライブラリ:で Platform Launchは、ライブラリとはビジネスロジックのセットで、クライアントデバイスでの Platform Launch ライブラリの動作方法に関する手順が含まれています。

参照エンティティ:データモデリングのコンテキストでは、ルックアップエンティティは、個々の人に関連付けることのできる概念を表しますが、個々の人を識別するために直接使用することはできません。このカテゴリに該当するエンティティは、カスタムエクスペリエンスデータモデル(XDM)クラスに基づくスキーマで表す必要があります。

M

機械学習(ML):機械学習とは、コンピューターが明示的にプログラムされることなく学習できるようにする研究の分野です。

機械学習モデル:機械学習モデルは、機械学習手法の一例で、過去のデータと構成を使用してトレーニングを受け、ビジネスの使用事例に対して解決します。Adobe Experience Platform・データ・サイエンス・ワークスペースでは、機械学習モデルをレシピと呼びます。

マッピング:データマッピングは、ソースデータフィールドを宛先の関連するターゲットフィールドにマッピングする処理です。

マーケティングアクション:データ管理フレームワークでは、マーケティングアクション(マーケティングの使用事例とも呼ばれます)は、Experience Platformデータの消費者が行うアクションで、データ使用ポリシーの違反を確認する必要があります。

Mergeメソッド:プラットフォームUIを使用して結合ポリシーを定義する場合、結合メソッドでは、競合が発生した場合にデータフラグメントを優先付けする方法を指定します。リアルタイム顧客プロファイルAPIを使用して結合ポリシーを定義する場合、結合メソッドはattributeMergeオブジェクトを使用して決定されます。

マージポリシー:マージポリシーは、複数のソースからの顧客データフラグメントを組み合わせて個々のプロファイルを作成する方法を決定するためにExperience Platformが使用するルールです。データの競合が発生した場合、マージポリシーによって、プロファイルに含めるために優先順位を付けるデータが決定されます。

Mixin:「スキーマフィールドグループ」を参照してください。

モジュール:で Platform Launchは、モジュールは、拡張機能によって提供される実行可能なJavaScriptのスニペットで、ルールを作成する必要なく、クライアント環境でアクションを実行します。

いいえ

非実稼働用サンドボックス:非実稼動サンドボックスは、通常、開発実験、テストまたは試用に使用されるサンドボックスです。実稼動用サンドボックスとは異なり、実稼動用以外のサンドボックスは、リセットおよび削除できます。

Notebooks: Notebooks はを使用して作成され、データ分析 Jupyter Notebook を実行するために実行できます。

O

オファー:オファーとは、(見込み客)に対するビジネスまたは販売提案を含むマーケティングメッセージです。オファーには、表示または受け取る資格のあるユーザーを決定する特定のルールがある場合があります。

Offer Decisioning: Offer Decisioning マーケターは、チャネルやアプリケーション間で収集されたデータに基づいてエンドオファーの提案に関与する際に、ルールやトレーニングを受けたユーザーモデルを管理できます。

オファーライブラリ:オファーライブラリは、パーソナライズされたオファーやフォールバックのライブラリ、決定ルール、アクティビティを管理するために使用される中央のライブラリです。

オンサイトパーソナライゼーションマーケティングアクション:オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクション。オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用される任意のデータで、それらの推論に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されます。

オンサイトターゲットマーケティングアクション:組織のWebサイトやアプリに対する広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果を測定するなど、オンサイト広告用のデータを使用するマーケティング活動。

上書き保存方法:「上書き」保存方法は、接続を介してサードパーティのデータを取り込むためのオプションです。取り込んだデータを指定したスケジュールで上書きするかどうかを指定できます。

P

部分的なインジェスト:部分的な取り込みにより、指定されたエラーしきい値内のバッチデータの有効なレコードを取り込むことができます。失敗したレコードのエラー診断は、監視またはソースデータフローの実行の概要でダウンロードまたはアクセスできます。

パーケファイル:Parketファイルは、複雑なネストされたデータ構造を持つ円柱形のストレージファイル形式です。パケットファイルは、データセットにデータを入力するためのスキーマを追加する場合に必要です。

パーソナライズされたオファー:パーソナライズされたオファーは、実施要件ルールと制約に基づいてカスタマイズ可能なマーケティングメッセージです。

プレースメント:プレースメントは、エンドユーザー用のオファーが表示される場所および/またはコンテキストです。

ポリシーワークスペース:Platform UIのワークスペース。データ管理者は、組織のデータ使用ラベルとポリシーを表示および管理できます。

ポリシー:データ使用ポリシーは、プラットフォームデータに適用される使用ラベルの適用に基づいて制限されるマーケティングアクションを指定するルールです。

ポリシーの適用:組織内のポリシー違反を構成するデータ操作を防ぐために、適用されたマーケティングアクションでデータ使用ポリシーを適用できます。

プライマリキー:主キーとは、すべてのレコードを一意に識別するスキーマ内の指定です。

優先度:では、優先度 Offer Decisioningは、適格性、カレンダー、制限など、すべての制約を満たすオファーのランク付けに使用されます。

プライベートIDグラフ:プライベートIDグラフ(プライベートグラフとも呼ばれます)は、ファーストパーティデータに基づいて構築され、組織のみで表示される、ステッチIDとリンクIDの関係のプライベートマップです。各組織に1つのプライベートグラフのみが存在し、ブランドと対話する各顧客に対して生成される個々のIDグラフの構造設計図としての役割を果たします。

製品プロファイル:製品プロファイルを使用すると、Experience Platformは、管理者に、管理に関連付けられたすべてのまたは一部のサービスへのアクセス権を付与できます。

実稼働用サンドボックス:実稼働用サンドボックスは、実稼働用環境での使用を目的としたサンドボックスです。実稼動用以外のサンドボックスとは異なり、実稼動用のサンドボックスはリセットまたは削除できません。

プロファイル:リアルタイム顧客プロファイルをサービスとして扱う場合と異なり、プロファイルとは個々の顧客を完全に表したもので、複数のソースからのレコードと時系列のデータを結合して構成されます。

プロファイルアクセス:Real-time Customer Customer /entities APIのエンドポイントを使用すると、プロファイルのデータストア内のレコードデータおよび時系列イベントにアクセスできます。関連項目:プロファイルエンティティ

プロファイルデータ:プロファイルデータは、プロファイルのデータストア内にあるすべてのデータを参照します。

プロファイルデータストア:プロファイルデータストア(プロファイルストアとも呼ばれます)は、データレークとは別のデータストレージシステムで、リアルタイム顧客プロファイルがプロファイルを作成および保存する際に使用します。

プロファイルエンティティ:プロファイルエンティティは、個人(通常は顧客)に関連する属性を表します。このカテゴリに該当するエンティティは、XDM Individual Profileクラスに基づくスキーマで表す必要があります。 関連項目:プロファイルアクセス

プロファイルエクスポート: Profile exportは、Experience Platformの2種類の宛先の1つです。Profile exportは、プロファイルと属性を含むファイルを生成し、生のPIIデータと電子メールを使用して、マーケティングおよび電子メール自動化プラットフォームと統合します。

プロファイルフラグメント:プロファイルフラグメントとは、特定の顧客用に存在するIDのリストのうち、1つのIDに対するプロファイル情報のことです。

プロファイルID:プロファイルIDは、IDタイプに関連付けられた自動生成識別子で、プロファイルを表します。

プロパティ:で Platform Launchは、プロパティは、一連のタグのデプロイに必要なすべての要素のコンテナです。

Q

クエリ:クエリは、データベーステーブルからのデータのリクエストです。

クエリエディタ:クエリエディタは、でSQL文を作成、検証、送信するためのツール Query Serviceです。

R

リアルタイム顧客データプラットフォーム: Real-time Customer Data Platform 既知の顧客データと未知の顧客データを統合し、シンプルな統合、インテリジェントなセグメント化、デジタル顧客ジャーニー全体でのリアルタイムアクティベーションを実現し、信頼できる顧客プロファイルを作成します。

リアルタイム顧客プロファイル:リアルタイム顧客プロファイル(プロファイルとも呼ばれます)は、オンライン、オフライン、CRM、サードパーティなど複数のチャネルからのデータを組み合わせることで、各顧客の全体的な表示を提供します。プロファイルを使用すると、顧客のデータを個々のプロファイルに統合し、顧客の操作ごとに、実行可能なタイムスタンプのあるアカウントを提供できます。

レシピ:レシピは、モデル仕様を表すAdobeの用語で、トップレベルのコンテナです。これは、トレーニングを受けたモデルを作成して実行するために必要な特定の機械学習プロセス、AIアルゴリズム、処理ロジック、設定パラメータを表します。

レコード:レコードとは、データセットの行として存続するデータです。

レコードデータ:主体の属性に関する情報を提供します。主体は、組織または個人にすることができます。

繰り返し:で Query Serviceは、クエリの実行スケジュールを1回のみにするか、定期的に繰り返すかを定義します。

表現:で Offer Decisioningは、表現とは、チャネルが場所や言語などのオファーを表示するために使用する情報です。

リソース:で Platform Launchは、リソースとは、拡張機能、データ要素、ルールなど、 Platform Launch ユーザーがクライアント環境内で設定できるオプションを指す一般的な用語です。

役割に基づくアクセス制御:ロールベースのアクセス制御を使用すると、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセス権と権限を割り当てることができます。権限には、サンドボックスの作成、スキーマの定義、データセットの管理など、Experience Platform の機能の表示や使用の機能が含まれます。

ルール:で Platform Launchは、ルールは、論理的にグループ化する必要がある特定のイベント、条件およびアクションのセットを定義するコンポーネントの集まりです。

ルールコンポーネント:では、ル Platform Launchールコンポーネントは、ルールを構成するイベント、条件、およびアクションです。

ランタイム:ランタイムは、機械学習レシピのランタイム環境を指定します。Python, R, Spark, PySpark, Tensorflowのランタイムを使って、レシピソース用のDockerイメージへのURLを入力できます。

S

サンプルデータ:サンプルデータはデータファイルのプレビューで、通常は最初の100行です。これにより、データファイル内のスキーマやデータが何かを知ることができ、データサイエンティストやエンジニアに任せられます。

Sandbox:サンドボックスは、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展を支援するために、1つのプラットフォームインスタンスを個別の仮想環境に分割する仮想構成体です。

サンドボックスのリセット:サンドボックスをリセットすると、サンドボックス内のデータ、プロファイル、セグメントを含むすべてのデータが削除されます。サンドボックスのリセットは、内部または外部の宛先に接続されているデータに影響を与える可能性があります。

Sandbox Switcher:Experience Platformのサンドボックス切り替えコントロールを使用すると、ユーザーはアクセス権を持つサンドボックス間を移動できます。サンドボックスを切り替えると、すべてのコンテンツが変更され、権限に基づいて機能へのアクセスが変更される場合があります。

スケジュール:スケジュールとは、サードパーティのデータソースからAdobe Experience Platformにデータを取り込む頻度または範囲に関するユーザー定義の仕様です。

スコアリング:スコアリングは、トレーニングを受けたモデルを使用して、データからインサイトを生成するプロセスです。

スキーマ:スキーマは、データの構造と形式を表し、検証する一連のルールです。スキーマは、クラスとオプションのフィールドグループで構成され、データセットとデータストリームの作成に使用されます。 スキーマには、行動属性、タイムスタンプ、ID、属性定義、関係などが含まれます。

スキーマフィールドグループ:Experience Data Model(XDM)では、スキーマフィールドグループを使用して、再利用可能なフィールドを拡張し、スキーマに含めることを意図した1つ以上の属性を定義できます。

スキーマライブラリ:スキーマライブラリには、Adobeが利用できる業界標準のXDMリソースと、組織が定義するカスタムリソースが含まれています。

スキーマレジストリ:スキーマレジストリは、スキーマライブラリ内のすべてのスキーマ関連リソースの表示と管理に使用されるユーザーインターフェイスとRESTful APIを提供します。

秘密アクセスキー:秘密アクセスキーとは、アクセスキーIDと組み合わせてAWSリクエストに署名する Amazon S3キーです。

セグメント:セグメントとは、多数のプロファイルがオーディエンスになる資格を与える属性とイベントデータを含む一連のルールです。

セグメントビルダ:は、セグメント定義 Segment Builder を作成する際に使用する視覚的な開発環境です。Experience Platformセグメントサービスを使用するすべてのアプリケーションの共通コンポーネントとして機能します。

セグメント定義:セグメント定義とは、ターゲットオーディエンスの主な特性や動作を記述するために使用されるルールセットです。概念化が完了すると、セグメント定義で説明されているルールを使用して、セグメントの適格なオーディエンスメンバーが決定されます。

セグメントの評価方法:次の2つのセグメント評価方法があります。スケジュール済みとオンデマンド。スケジュール済み評価では、特定の時間にエクスポートジョブを繰り返し実行できますが、オンデマンド評価では、オーディエンスをすぐに作成するセグメントジョブを作成します。

セグメントのエクスポート:セグメントエクスポートは、Experience Platformの2種類の宛先の1つです。セグメントエクスポートを使用すると、資格を満たし、マッピング済みのプロファイルを送信先に送信できます。 セグメント ID と偽名データを使用し、通常はソーシャルネットワークや他のデジタルメディアターゲットプラットフォームと統合します。

セグメントID:セグメントIDは、セグメントに関連付けられた自動生成識別子です。

セグメントのメンバーシップ:セグメントのメンバーシップには、プロファイルが現在属しているセグメントが表示されます。

セグメントルール:セグメントルールは、プロファイルがセグメントに適格かどうかを決定する条件を定義します。

セグメント:セグメント化とは、顧客、見込み客または消費者の大きなグループを、類似の属性を共有し、特定のマーケティング戦略と同様に対応する小さなグループに分けるプロセスです。

先生MLフレームワーク:Senesi MLフレームワークは、Experience Platformデータを活用し、データ科学者が迅速で拡張性の高い再利用可能な方法でML主導のインテリジェンスサービスを開発できるようにする、統合機械学習(ML)フレームワークです。

区別する(「S」)ラベル:機密(「S」)ラベルは、機密性が高いと見なされるデータの分類に使用されます。例えば、機密性の高いとマークしたい行動データや地理的データのタイプが異なる場合などです。

サービス:Adobeのインテリジェントサービスを利用してAIおよびMLサービスを動作させる強力なフレームワーク。サービスは、顧客体験をリアルタイムでパーソナライズし、カスタムのインテリジェントなサービスを運用します。

単一IDパーソナライゼーションマーケティングアクション:オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクション。オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用され、それらの推論に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されるデータです。

S1データ使用ラベル:デ S1 ータ使用ラベルは、デバイスの正確な位置を決定するのに使用できる緯度と経度を指定するデータの分類に使用される。

S2 data usage label:広く定義されたジオフェンス領域を決定するために使用できるデータの分類に S2 データ使用ラベルを使用する。

ソース:「ソース」は、プラットフォーム内の任意の入力コネクタの一般用語です。関連項目:ソースコネクタ

ソース属性:ソース属性は、ソースデータセット内のフィールドです。ソース属性は、ターゲットスキーマフィールドにマップされます。

ソースカタログ:ソースカタログは、Experience Platformで使用可能なソースコネクタのリストです。

ソースカテゴリ:ソースカテゴリは、類似した特性を持つソースをグループ化したものです。

ソースコネクタ:ソースコネクタ(別名ソース)を使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、Experience Platformサービスを使用したデータの構造化、ラベル付け、および強化を行うことができます。データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。

ストリーミング接続:ストリーミング接続は、Adobeが提供する一意のエンドポイントで、顧客のIMS組織に結び付けられ、データをExperience Platformにストリーミングします。

標準ID名前空間:標準ID名前空間は、Adobeが提供する事前定義のID名前空間です。これは、お客様の識別によく使用される業界標準のソリューションです。

ストリーミング取り込み:ストリーミング取り込みを使用すると、クライアントおよびサーバ側のデバイスからExperience Platformにデータをリアルタイムで送信できます。

ストリーミングセグメント:ストリーミングセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスで、ユーザーのアクティビティに応じてセグメントを更新します。セグメントを作成して保存すると、Real-time Customer Profileへの入力データに対してセグメント定義が適用されます。 セグメントの追加と削除は定期的に処理され、ターゲットオーディエンスの関連性が維持されます。

システム表示:システム表示は、宛先にフローするソース・データセットを視覚的 Real-time Customer Profile に表したものです。

T

ターゲット機能:フィーチャマッピングでは、ターゲットフィーチャとは、モデルによって予測されるフィーチャです。

時系列データ:時系列データは、レコードの対象によって直接または間接的にアクションが実行された時点のシステムのスナップショットを提供します。

トレーニングモデル:トレーニングされたモデルは、一連のトレーニングデータがモデルインスタンスに適用された、モデルトレーニングプロセスの実行可能な出力を表します。トレーニング済みモデルは、そのモデルから作成されたインテリジェント Web サービスへの参照を保持します。トレーニングを受けたモデルは、インテリジェントなWebサービスのスコアリングと作成に適しています。

トークン:トークンは、2要素認証セキュリティの一種で、と共にコンピューターサービスの使用を承認するために使用でき Query Serviceます。

U

和集合スキーマ:和集合スキーマとは、同じクラスを共有し、有効にされたスキーマを統合したもの Real-time Customer Profileです。1つの組織に対して複数の和集合スキーマが存在できますが、1つのクラスにつき1つの和集合スキーマしか存在できません。

V

W

X

XDM:エクスペリエンスデータモデル(XDM)を参照してください。

XDM Decisionイベント:XDM Decision Classは、時系列ベースのクラスで、決定アクティビティの結果とコンテキストに関する観測値を取り込むのに使用されます。これには、決定がどのように行われたか、いつ行われたか、提案された(そして選択された)オプション、決定に影響を与えたか、または決定プロセス中に観察され得る状況に関する情報が含まれます。

XDM ExperienceEvent:XDM ExperienceEventは、イベント(または一連のイベント)が発生したときのシステムの状態(ポイントインタイムや関与する件名のIDなど)を取り込むために使用される時系列ベースのクラスです。関連項目:エクスペリエンスイベント

XDM個別プロファイル:XDM Individual Profile はレコードベースのクラスで、識別されたサブジェクトと部分的に識別されたサブジェクトの両方の属性の単数表現を形成します。高度に識別されるプロファイルには、個人的なコミュニケーションやターゲットを絞ったエンゲージメントに使用したり、詳細な個人情報(名前、性別、生年月日、場所など)および連絡先情報(電話番号や電子メールアドレスなど)を含めたりできます。

XDM System:XDM Systemは、ダウンストリームExperience Platformサービスで使用するXDMスキーマを操作するフレームワークを表します。

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