AI モデルの基本を学ぶ

Journey Optimizer では、トレーニング済みモデルシステムを使用し、特定のプロファイルに表示するオファーにランクを付けることができます。

この機能を使用すると、ビジネス目標に応じて異なる AI モデル​を作成できます。決定でこれらの様々な目標ベース戦略を使用すると、様々な AI モデルが目標にどのような影響を及ぼすかを理解するうえで、トレーニング済みモデルシステムが役に立ちます。

例えば、メールチャネル用にある AI モデルを選択し、プッシュチャネル用に別の AI モデルを選択できます。トレーニング済みモデルシステムでは、チャネルごとに複数のデータポイントを活用して、特定のプレースメントに対して最初に提示するオファーを決定します。オファーの優先度スコアやランキング式を考慮するわけではありません。

AI モデルタイプ

では、2 種類の AI モデルを使用できます Journey Optimizer:

  • 自動最適化モデル は、ビジネスクライアントによって設定される KPI(リターン)を最大化するオファーを提供することを目的としています。 これらの KPI は、コンバージョン率、売上高などの形式で設定できます。現時点では、自動最適化は、オファーコンバージョンをターゲットとするオファークリック数の最適化に的を絞っています。自動最適化は、パーソナライズされておらず、オファーの「グローバル」パフォーマンスに基づいて最適化されます。詳細情報

  • パーソナライゼーションモデル では、ビジネス目標を定義し、顧客データを活用して、パーソナライズされたオファーを提供し、KPI を最大化するためのビジネス指向モデルをトレーニングできます。 詳細情報

注意

現在、パーソナライズされた最適化モデルの使用は、一部のユーザーのみが早期にアクセスできます。

AI モデルの作成

AI モデルを作成して使用する主な手順は次のとおりです。

  1. コンバージョンイベントとインプレッションイベントが収集されるデータセットを作成します。詳細情報
  2. データセットのイベントを活用してオファーをランク付けする AI モデルを作成します。詳細情報
  3. イベントを自動的にキャプチャするようにオファースキーマを設定します。詳細情報
  4. 実施要件を満たすオファーをランク付けする決定内のプレースメントに AI モデルを割り当てます。詳細情報

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