FAQ

このページでは、この特定のMLモデルに関するよくある質問への回答を示します。

この使用例の背後にあるアーキテクチャは何ですか。

DSW

関連するデータセットは何ですか。

このモデルは、2つのデータセットに依存しています。

  • AEP Demo - Car Insurance Interactionsに対する質問に回答します。これは、トレーニングおよびスコアリング入力データセットです。 「Get Quote 」や「 Purchase Insurance ​」などの顧客の行動はすべて、このデータセットに格納されます。

  • AEP Demo - ML Predictionsに対する質問に回答します。これがスコアリング出力データセットです。 MLモデルが傾向スコアを計算すると、そのスコアがこのデータセットに格納されます。

トレーニングデータはどのように表示されますか。

顧客が「 Get Quote 」ボタンをクリックすると、次のデータが収集されます。

{
  "header": {
    "datasetId": "5e18200afe31e818a8d616b6",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "8194664889569.993",
      "web": {
        "webPageDetails": {
          "URL": "https://platformdemo.net/fsi_carinsurance.html",
          "name": "Car Insurance Simulator"
        }
      },
      "eventType": "carInsuranceGetQuote",
      "timestamp": "2020-03-12T22:55:26Z",
      "--aepTenantId--": {
        "carinsurance": {
          "insuranceKm": "+50000",
          "insuranceAge": "37",
          "insuranceCity": "Brussels",
          "insuranceGender": "female",
          "insuranceCarType": "hatchback",
          "insuranceCountry": "belgium",
          "insuranceLeasing": "yes",
          "insuranceCarBrand": "alfaromeo",
          "insuranceGetQuote": 1,
          "insuranceFullPrice": "1025",
          "insuranceBasicPrice": "574",
          "insuranceMediumPrice": "820",
          "insuranceNationality": "belgium",
          "insurancePrimaryDriver": "yes"
        },
        "identification": {
          "ecid": "39948201868485073490150335797615706955"
        }
      }
    }
  }
}

顧客が自動車保険を購入すると、次のデータが収集されます。

{
  "header": {
    "datasetId": "5e18200afe31e818a8d616b6",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "6155761227236.238",
      "web": {
        "webPageDetails": {
          "URL": "https://platformdemo.net/fsi_carinsurance.html",
          "name": "Car Insurance Simulator"
        }
      },
      "eventType": "carInsurancePurchase",
      "timestamp": "2020-03-12T22:56:30Z",
      "--aepTenantId--": {
        "carinsurance": {
          "insurancePurchase": "yes"
        },
        "identification": {
          "ecid": "39948201868485073490150335797615706955"
        }
      }
    }
  }
}

トレーニングデータセットの作成方法

トレーニングデータセットは、Webサイトでの顧客のインタラクションに基づいて、リアルタイムに設定されます。 データセットは、ストリーミング方式でデータを収集するように設定され、プロファイルのためにアクティブになります。
前の質問で説明したように、データセットは両方の「 Get Quote」イベントを Purchase​イベントとして収集します。
データは、Launchを通してWebサイト上で収集され、リアルタイムでAdobe Experience Platformにストリーミング alloy.jsされます。

ターゲット予測変数とは何ですか。

「ターゲット予測変数」は次のフィールドです。 これは、目的の行動、すなわち購入を示す値です。

"_experienceplatform": {
 "carinsurance": {
  "insurancePurchase": "yes"
},

トラフィックはパイプラインからRTMLエンドポイントにどのように転送されますか。

このデモ環境では、サーバー側転送の起動を使用して、パイプラインからRTMLエンドポイントにデータを転送します。 この機能は現在ベータ版で、今年中に利用可能になります。

遅延とは何ですか。

Get Quote 」ボタンをクリックしてから、RTMLエンドポイントで計算されたスコアに基づくAdobe Targetがエクスペリエンスを提供するまでの、エンドツーエンドの遅延は1 ~ 1.5秒です。

RTMLエンドポイントからの出力は、どのようにしてプラットフォームに送り返されますか。

これがカスタム実装である場合、スコアの出力をAdobe Experience Platformに送り返す方法は、XDMペイロードをHTTP APIエンドポイントに送信する方法です。

起動時にプラットフォーム拡張によって作成された既存のDCSインレットIDを再利用しています。

RTMLがスコアリング出力データセットである EMEA ML Predictions (API) データセットに書き戻します。 MLモデルが傾向スコアを計算する際、XDMペイロードをDCSインレットIDに送信することで、そのスコアがこのデータセットに格納されます。

RTMLエンドポイントによってDCSインレットIDに送信されるXDMペイロードのサンプルです。

{
  "header": {
    "datasetId": "5d918f445dad97163733422e",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/8d8773d1cffdd8ed8de7f6d42778a527",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/8d8773d1cffdd8ed8de7f6d42778a527",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "6749627040993.491",
      "_experienceplatform": {
        "identification": {
          "ecid": "50684336701781569260739091385360831781"
        },
        "salesPrediction": {
          "carInsuranceSalesPrediction": 82
        }
      }
    }
  }
}

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