세그멘테이션 서비스 API를 사용하여 세그먼트 만들기

이 문서에서는 Adobe Experience Platform Segmentation Service API을 사용하여 세그먼트 정의를 개발, 테스트, 미리 보기 및 저장하기 위한 자습서를 제공합니다.

사용자 인터페이스를 사용하여 세그먼트를 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 세그먼트 빌더 안내서를 참조하십시오.

시작하기

이 자습서에서는 대상 세그먼트 만들기와 관련된 다양한 Adobe Experience Platform 서비스에 대해 제대로 이해해야 합니다. 이 자습서를 시작하기 전에 다음 서비스에 대한 설명서를 검토하십시오.

다음 섹션에서는 Platform API를 성공적으로 호출하기 위해 알아야 할 추가 정보를 제공합니다.

샘플 API 호출 읽기

이 자습서에서는 요청의 서식을 지정하는 방법을 보여주는 API 호출 예를 제공합니다. 여기에는 경로, 필수 헤더 및 올바른 형식의 요청 페이로드가 포함됩니다. API 응답으로 반환된 샘플 JSON도 제공됩니다. 샘플 API 호출에 대한 설명서에 사용된 규칙에 대한 자세한 내용은 Experience Platform 문제 해결 안내서의 API 호출 예를 읽는 방법에 대한 섹션을 참조하십시오.

필수 헤더에 대한 값 수집

Platform API를 호출하려면 먼저 인증 자습서를 완료해야 합니다. 인증 자습서를 완료하면 아래와 같이 모든 Experience Platform API 호출에서 각 필수 헤더에 대한 값을 제공합니다.

  • 인증:Bearer {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key:{API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id:{IMS_ORG}

Experience Platform의 모든 리소스는 특정 가상 샌드박스로 분리됩니다. Platform API에 대한 모든 요청에는 작업이 수행할 샌드박스의 이름을 지정하는 헤더가 필요합니다.

  • x-sandbox-name:{SANDBOX_NAME}
노트

Platform의 샌드박스에 대한 자세한 내용은 샌드박스 개요 설명서를 참조하십시오.

페이로드(POST, PUT, PATCH)을 포함하는 모든 요청에는 추가 헤더가 필요합니다.

  • 컨텐츠 유형:application/json

세그먼트 정의 현상

세그먼테이션의 첫 번째 단계는 세그먼트 정의라고 하는 구문으로 표현되는 세그먼트를 정의하는 것입니다. 세그먼트 정의는 Profile Query Language (PQL)에 작성된 쿼리를 캡슐화하는 객체입니다. 이 객체를 PQL 조건자라고도 합니다. PQL은 Real-time Customer Profile에 제공하는 레코드 또는 타임 시리즈 데이터와 관련된 조건을 기준으로 세그먼트에 대한 규칙을 정의합니다. PQL 쿼리 작성에 대한 자세한 내용은 PQL 안내서를 참조하십시오.

Segmentation API의 /segment/definitions 끝점에 POST 요청을 하여 새 세그먼트 정의를 만들 수 있습니다. 다음 예제에서는 세그먼트를 성공적으로 정의하기 위해 필요한 정보를 포함하여 정의 요청의 형식을 지정하는 방법을 간략히 설명합니다.

세그먼트 정의 방법에 대한 자세한 내용은 세그먼트 정의 개발자 가이드를 참조하십시오.

대상 예상 및 미리 보기

세그먼트 정의를 개발할 때 Real-time Customer Profile 내의 예측 및 미리 보기 도구를 사용하여 예상 대상을 분리하는 데 도움이 되는 요약 수준 정보를 볼 수 있습니다. 예상치는 예상 대상 크기 및 신뢰 간격과 같은 세그먼트 정의에 대한 통계 정보를 제공합니다. 미리 보기에서는 세그먼트 정의에 대한 페이지로 구분된 프로필 목록을 제공하므로 결과를 예상과 비교할 수 있습니다.

대상을 예상 및 미리 보기하면 PQL 예측 결과를 테스트 및 최적화하여 원하는 결과를 얻을 때까지 이를 업데이트된 세그먼트 정의에서 사용할 수 있습니다.

세그먼트를 미리 보거나 견적을 받는 데 필요한 2가지 단계가 있습니다.

  1. 미리 보기 작업 만들기
  2. 미리 보기 작업의 ID를 사용하여 예상 또는 미리 보기 보기

추정치가 생성되는 방식

데이터 샘플은 세그먼트를 평가하고 적절한 프로필 수를 예상하는 데 사용됩니다. 새 데이터는 매일 아침(오전 7-9AM UTC인 12AM-2AM PT 사이) 메모리에 로드되며 모든 세그멘테이션 쿼리는 해당 일의 샘플 데이터를 사용하여 예측됩니다. 따라서 추가된 새 필드나 수집된 추가 데이터는 다음 날의 추정에 반영됩니다.

샘플 크기는 프로필 저장소에 있는 개체의 전체 수에 따라 다릅니다. 이러한 샘플 크기는 다음 표에 나와 있습니다.

프로필 스토어의 엔티티 샘플 크기
100만 미만 전체 데이터 세트
1~2,000만 100만
2천만 명 이상 합계의 5%

추정은 일반적으로 10-15초 이상 실행되며, 추정은 대략적인 추정에서 시작되며 더 많은 기록을 읽으면 세부적으로 조정됩니다.

미리 보기 작업 만들기

/preview 끝점에 POST 요청을 하여 새 미리 보기 작업을 만들 수 있습니다.

미리 보기 작업 만들기에 대한 자세한 지침은 미리 보기 및 예상 끝점 안내서에서 확인할 수 있습니다.

예상 또는 미리 보기 보기

서로 다른 쿼리가 완료하는 데 시간이 각기 다른 시간을 사용할 수 있으므로 예측 및 미리 보기 프로세스가 비동기적으로 실행됩니다. 쿼리가 실행되면 API 호출을 사용하여 진행 중인 예상 또는 미리 보기의 현재 상태를 검색(GET)할 수 있습니다.

Segmentation Service API를 사용하여 미리 보기 작업의 현재 상태를 ID로 조회할 수 있습니다. 상태가 "RESULT_READY"인 경우 결과를 볼 수 있습니다. 미리 보기 작업의 현재 상태를 보려면 미리 보기 및 예상 끝점 안내서에서 미리 보기 작업 섹션에 대한 섹션을 참조하십시오. 예상 작업의 현재 상태를 확인하려면 미리 보기 및 예상 끝점 안내서에서 예상 작업을 검색하는 섹션을 참조하십시오.

다음 단계

세그먼트 정의를 개발, 테스트 및 저장한 후에는 세그먼트 작업을 만들어 Segmentation Service API를 사용하여 대상을 만들 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에 대한 자세한 단계는 세그먼트 결과 평가 및 액세스에 있는 자습서를 참조하십시오.

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