Premium

Konfigurera A4T-rapporter i Analysis Workspace for Auto-Target verksamhet

The Analytics for Target (A4T)-integrering för Auto-Target aktiviteter använder Adobe Target HTML-algoritmer (Enble Machine Learning) för att välja den bästa upplevelsen för varje besökare utifrån deras profil, beteende och sammanhang, allt med hjälp av en Adobe Analytics målmått.

Även om det finns omfattande analysfunktioner i Adobe Analytics Analysis Workspace, några ändringar av standardinställningen Analytics for Target panel krävs för korrekt tolkning Auto-Target aktiviteter, på grund av skillnader mellan experimentella aktiviteter (manuella A/B Test och Auto-Allocate) och personalisering (Auto-Target).

I den här självstudiekursen går vi igenom de rekommenderade ändringarna för analys Auto-Target verksamhet i Analysis Workspace, som bygger på följande nyckelbegrepp:

• The Control vs Targeted kan användas för att skilja mellan Control upplevelser jämfört med dem som Auto-Target ensemble ML-algoritm.
• Besök bör användas som normaliseringsmått vid visning av prestandadelningar på erfarenhetsnivå. Dessutom Adobe Analytics standardberäkningsmetod kan omfatta besök där användaren inte ser aktivitetsinnehålletmen det här standardbeteendet kan ändras med ett segment med rätt omfång (se informationen nedan).
• Attribuering med omfånget Besök-Lookback, som också kallas "Besök-Lookback" på den förskrivna attribueringsmodellen, används av Adobe Target ML-modeller under deras utbildningsfaser, och samma (ej standard) attribueringsmodell bör användas vid uppdelning av målmåttet.

Skapa A4T för Auto-Target panel i Analysis Workspace

Skapa en A4T för Auto-Target rapport, antingen börja med Analytics for Target panel i Analysis Workspace, som visas nedan, eller börjar med en frihandstabell. Gör sedan följande val:

1. Control Experience: Du kan välja vilken upplevelse du vill; Du kommer dock att åsidosätta det här alternativet senare. Observera att för Auto-Target kontrollupplevelsen är en kontrollstrategi, som antingen är till för att a) slumpmässigt fungera bland alla upplevelser, eller b) skapa en enda upplevelse (valet görs när aktiviteten skapas i Adobe Target). Även om du valde att välja (b) Auto-Target aktivitet som anger en specifik upplevelse som kontroll. Du bör fortfarande följa det tillvägagångssätt som beskrivs i den här självstudiekursen för att analysera A4T för Auto-Target verksamhet.

2. Normalizing Metric: Välj Visits.

3. Success Metrics: Även om du kan välja vilka mätvärden som ska rapporteras bör du vanligtvis visa rapporter på samma mätvärden som valdes för optimering när aktiviteter skapades i Target.

   

   Bild 1: Analytics for Target panelinställningar för Auto-Target verksamhet.

Använd Control vs.Targeted dimension för att jämföra Target enemble ML model to your control

Standardpanelen för A4T är utformad för klassisk (manuell) A/B Test eller Auto-Allocate aktiviteter där målet är att jämföra de enskilda upplevelsernas resultat med kontrollupplevelsen. I Auto-Target verksamheten, men den första orderjämförelsen bör vara mellan kontrollen strategi och målgruppen strategi. Med andra ord, fastställa lyften för den totala prestandan hos Auto-Target ensemble ML-modell över kontrollstrategin.

Om du vill göra den här jämförelsen använder du Control vs Targeted (Analytics for Target) dimension. Dra och släpp för att ersätta Target Experiences -dimension i standardrapporten för A4T.

Observera att denna ersättning gör standardinställningen ogiltig Lift and Confidence beräkningar på A4T-panelen. För att undvika förvirring kan du ta bort dessa mått från standardpanelen och lämna följande rapport:

Bild 2: Rekommenderad baslinjerapport för Auto-Target verksamhet. Den här rapporten har konfigurerats för att jämföra riktad trafik (hanteras av den ensemble ML-modellen) med din kontrolltrafik.

Lägg till analysstatistik på erfarenhetsnivå

För att få ytterligare insikter om hur den ensemble ML-modellen fungerar kan du undersöka uppdelningar på erfarenhetsnivå i Control vs Targeted dimension. I Analysis Workspace, dra Target Experiences i rapporten och sedan separat bryt ned alla kontroller och måldimensioner.

Bild 3: Uppdelning av måldimensionen efter målupplevelser

Här visas ett exempel på den resulterande rapporten.

Bild 4: En standard Auto-Target rapportera med uppdelningar på erfarenhetsnivå. Observera att målmåtten kan vara olika och att din kontrollstrategi kan ha en enda upplevelse.

VarförVisits" är rätt normaliseringsmått för Auto-Target verksamhet

När en Auto-Target aktivitet, välj alltid Visits som standardmått för normalisering. Auto-Target personalisering väljer en upplevelse för en besökare en gång per besök (formellt, en gång per Target -session), vilket innebär att upplevelsen som visas för besökaren kan ändras vid varje enskilt besök. Om du använder Unique Visitors som normaliseringsmått skulle det faktum att en enskild användare kan få flera upplevelser (mellan olika besök) leda till förvirrande konverteringsgrader.

Ett enkelt exempel visar detta: ett scenario där två besökare anger en kampanj som bara har två upplevelser. Den första besökaren besöker två gånger. De tilldelas till Experience A vid det första besöket, men Experience B vid det andra besöket (eftersom deras profilstatus ändras vid det andra besöket). Efter det andra besöket konverterar besökaren genom att göra en beställning. Konverteringen tillskrivs den senast visade upplevelsen (upplevelse B). Den andra besökaren besöker också två gånger och visas Experience B båda gånger, men konverterar aldrig.

Låt oss jämföra rapporter på besökarnivå och besöksnivå:

Tabell 1: Exempel på jämförelse av besökarnormaliserade rapporter och besöknormaliserade rapporter för ett scenario där besluten är snäva mot ett besök (och inte besökare, som med vanlig A/B-testning). Besökarnormaliserade värden är förvirrande i det här scenariot.

Som framgår av tabellen finns det en tydlig inkonsekvens i besökarnivånummer. Trots att det finns två unika besökare totalt är detta inte en summa unika besökare för varje upplevelse. Även om konverteringsgraden på besökarnivå inte nödvändigtvis är fel, så är konverteringsgraden på besöksnivå mer begriplig när man jämför enskilda upplevelser. Formeligen är analysenheten ("besök") densamma som enheten för att fatta beslut, vilket innebär att man kan lägga till och jämföra analysdata på erfarenhetsnivå.

Filter för faktiska besök i aktiviteten

The Adobe Analytics standardräkningsmetod för besök på en Target aktiviteten kan omfatta besök där användaren inte interagerade med Target aktivitet. Det här beror på vägen Target aktivitetstilldelningar sparas i Analytics besökskontext. Som en följd av detta har antalet besök på Target Ibland kan aktiviteten vara inflammatorisk, vilket leder till en sänkning av konverteringsgraden.

Om du föredrar att rapportera besök där användaren faktiskt interagerade med Auto-Target aktivitet (antingen genom att delta i aktiviteten, en displayhändelse, ett besök eller en konvertering) kan du:

1. Skapa ett specifikt segment som innehåller träffar från Target verksamhet i fråga, och sedan
2. Filtrera Visits mätvärden med detta segment.

Så här skapar du segmentet:

1. Välj Components > Create Segment i Analysis Workspace verktygsfält.
2. Ange en Title för segmentet. I exemplet nedan namnges segmentet “Hit with specific Auto-Target activity”.
3. Dra Target Activities dimension till segmentet Definition -avsnitt.
4. Använd equals -operator.
5. Sök efter din specifika Target aktivitet.
6. Klicka på kugghjulsikonen och välj sedan Attribution model > Instance som visas i figuren nedan.
7. Klicka på Save.

Bild 5: Använd ett segment som det som visas här för att filtrera Visits i A4T för Auto-Target rapport

När segmentet har skapats använder du det för att filtrera Visits så att Visits mätvärdet inkluderar endast besök där användaren interagerade med Target aktivitet.

Filtrera Visits med detta segment:

1. Dra det nyligen skapade segmentet från komponentverktygsfältet och för markören över baslinjen på Visits måttetikett tills en blå Filter by visas.
2. Släpp segmentet. Filtret används på det måttet.

Den sista panelen visas enligt följande:

Bild 6: Rapporteringspanelen med segmentet"Träff med specifik aktivitet" tillämpat på Visits mätvärden. Detta segment säkerställer att endast de besök där en användare faktiskt interagerade med Target rapporten innehåller de berörda verksamheterna.

Se till att målmåtten och målattribueringen är anpassade efter optimeringskriteriet

A4T-integreringen tillåter Auto-Target ML-modell som ska utbildad använda samma konverteringshändelsedata som Adobe Analytics använder generera resultatrapporter. Det finns dock vissa antaganden som måste användas för att tolka dessa data när man utbilda ML-modellerna, som skiljer sig från de standardantaganden som gjorts under rapporteringsfasen i Adobe Analytics.

I synnerhet Adobe Target ML-modeller använder en besöksomfångsmodell. Det innebär att ML-modellerna förutsätter att en konvertering måste ske vid samma besök som en visning av innehåll för aktiviteten för att konverteringen ska kunna"tillskrivas" det beslut som fattas av ML-modellen. Detta krävs för Target säkerställa att dess modeller får lämplig utbildning, Target kan inte vänta i upp till 30 dagar på en konvertering (standardattribueringsfönstret för rapporter i Adobe Analytics) innan den ingår i kursdata för sina modeller.

Skillnaden mellan den attribuering som används av Target modeller (under utbildning) jämfört med standardattribuering som används för att fråga efter data (under rapportgenerering) kan leda till avvikelser. Det kan till och med verka som om ML-modellerna fungerar dåligt, när frågan i själva verket är attribuering.

Exakt måttdefinition och attribueringsinställningar beror på optimeringskriterium du angav när aktiviteten skapades.

Måldefinierade konverteringar, eller Analytics mätvärden med Maximera måttvärde per besök

När måttet är en Target konvertering, eller Analytics mätvärden med Maximera måttvärde per besök kan målmåttsdefinitionen göra att flera konverteringshändelser inträffar vid samma besök.

Så här visar du målmått som har samma attribueringsmetod som används av Target ML-modeller, följ dessa steg:

1. Håll muspekaren över mållätarens kugghjulsikon:

   

2. Bläddra till den resulterande menyn Data settings.

3. Välj Use non-default attribution model (om det inte redan är markerat).

   

4. Klicka på Edit.

5. Välj Model: Participation och Lookback window: Visit.

   

6. Klicka på Apply.

Med dessa steg ser du till att målmåttet i din rapport tilldelas till visningen av upplevelsen, om målmåtthändelsen inträffar när ("deltagande") i samma besök som en upplevelse visades.

Analytics mätvärden med Unika konverteringshastigheter för besök

Definiera besöket med ett positivt mätsegment

I scenariot där du valde Maximera konverteringsgraden för unika besök som optimeringskriterier är den korrekta definitionen av konverteringsgraden den andel besök där mätvärdet är positivt. Detta kan uppnås genom att skapa en segmentfiltrering ned till besök med ett positivt värde för mätvärdet och sedan filtrera besöksmätningen.

1. Som tidigare väljer du Components > Create Segment i Analysis Workspace verktygsfält.

2. Ange en Title för segmentet.

   I exemplet nedan namnges segmentet “Visits with an order”.

3. Dra basmåttet som du använde i optimeringsmålet till segmentet.

   I exemplet nedan använder vi order mätvärden, så att konverteringsgraden mäter andelen besök där en order registreras.

4. Välj längst upp till vänster i segmentdefinitionsbehållaren Include Besök.

5. Använd is greater than och ange värdet till 0.

   Om du anger värdet 0 innebär det att det här segmentet omfattar besök där ordermåttet är positivt.

6. Klicka på Save.

Bild 7: Segmentdefinitionsfiltrering till besök med en positiv ordning. Beroende på aktivitetens optimeringsmått måste du ersätta beställningarna med ett lämpligt mätvärde

Använd detta för besök i aktivitetsfiltrerade mätvärden

Det här segmentet kan nu användas för att filtrera besök med ett positivt antal order och där det var en träff för Auto-Target aktivitet. Bearbetningen av ett mätvärde liknar den tidigare, och efter att det nya segmentet har tillämpats på det redan filtrerade besöksmätverket bör rapportpanelen se ut som i bild 8

Bild 8: Rapportpanelen med rätt konverteringsmått för unika besök: antalet besök där en träff från aktiviteten registrerades och där konverteringsmåttet (order i det här exemplet) inte var noll.

Slutligt steg: Skapa en konverteringsgrad som fångar magin ovan

Med ändringarna i Visit och målmåtten i föregående avsnitt, den sista ändringen du bör göra i standardvärdet för A4T för Auto-Target ska man skapa konverteringsgrader som har rätt proportion - det korrigerade målmåttet - till ett lämpligt filtrerat besöksmått.

Gör detta genom att skapa en Calculated Metric med följande steg:

1. Välj Components > Create Metric i Analysis Workspace verktygsfält.
2. Ange en Title för dina mätvärden. Exempel: "Besökskorrigerad konverteringsgrad för aktivitet XXX."
3. Välj Format = Procent och Decimal Places = 2.
4. Dra relevanta målmått för din aktivitet (till exempel Activity Conversions) till definitionen och använd kugghjulsikonen på det här målmåttet för att justera attribueringsmodellen till (Deltagande|Besök), enligt beskrivningen ovan.
5. Välj Add > Container från det övre högra hörnet i Definition -avsnitt.
6. Välj divisionsoperatorn ( max) mellan de två behållarna.
7. Dra det segment du skapade tidigare - med namnet"Hit with specific Auto-Target aktiviteten" i den här självstudiekursen för Auto-Target aktivitet.
8. Dra Visits mätvärden in i segmentbehållaren.
9. Klicka på Save.

Den fullständiga definitionen för beräknade mätvärden visas här.

Bild 7: Definitionen av besökskorrigerad och attribueringskorrigerad modellkonverteringsfaktor. (Observera att det här måttet är beroende av ditt målmått och din aktivitet. Den här måttdefinitionen kan alltså inte återanvändas i olika aktiviteter.)

Sammanfattning: Slutligt prov Analysis Workspace panel för Auto-Target rapporter

Om du kombinerar alla steg ovan till en enda panel visar bilden nedan en fullständig vy av den rekommenderade rapporten för Auto-Target A4T-aktiviteter. Den här rapporten är densamma som den som används av Target ML-modeller för att optimera målmåtten. Rapporten innehåller alla nyanser och rekommendationer som diskuteras i den här självstudiekursen. Denna rapport ligger också närmast de beräkningsmetoder som använts i traditionell Target-rapporteringsdriven Auto-Target verksamhet.

Klicka för att expandera bilden.

Bild 10: Den sista A4T Auto-Target rapportera i Adobe Analytics Workspace, som kombinerar alla justeringar av metriska definitioner som beskrivs i de föregående avsnitten i den här självstudien.

Resurser för Business.Adobe.com