AI モデルの基本を学ぶ ai-models
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。各チャネルについて、トレーニング済みモデルシステムは、オファーの優先度スコアやランキング式を考慮するのではなく、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。
AI モデルタイプ ai-model-types
Journey Optimizer では、2 種類の AI モデルを使用できます。
-
自動最適化モデル は、ビジネスクライアントが設定したリターン（KPI）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
-
パーソナライズされた最適化モデル 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
AI モデルの作成 create-ai-model
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。
-
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
-
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
-
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
note important IMPORTANT ランキングモデルを収集するには、フィードバックイベントをエクスペリエンスイベントとして送信する必要があります。意思決定管理データ収集についての詳細 -
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