Resolución de problemas y preguntas más frecuentes (FAQ) sobre Destinatario automático en Adobe Target.
Consulte las siguientes preguntas más frecuentes y respuestas mientras trabaja con actividades Destinatario automático:
Decida si el valor comercial de una métrica de éxito de Ingresos por visita (RPV) merece los requisitos de tráfico adicionales. Por lo general, RPV necesita al menos 1000 conversiones por experiencia para que una actividad funcione frente a la conversión.
Decida la asignación entre el control y las experiencias personalizadas antes de comenzar la actividad en función de sus objetivos.
Determine si tiene tráfico suficiente en la página donde se ejecutará su actividad de segmentación automática para que los modelos de personalización se creen en un periodo de tiempo razonable.
Considere completar una actividad A/B entre las ofertas y las ubicaciones que planea utilizar en su actividad de segmentación automática para garantizar que la ubicación y las ofertas tengan un impacto en el objetivo de optimización. Si una actividad A/B no demuestra una diferencia significativa, la segmentación automática tampoco generará un alza.
Trate de no hacer cambios sustanciales en las experiencias durante el curso de la actividad.
La división óptima de la asignación de tráfico depende de lo que desee lograr.
Si su objetivo es personalizar el mayor tráfico posible, puede mantener un control del 90 % y del 10 % durante la duración de la actividad. Si su objetivo es ejecutar un experimento comparando el rendimiento de los algoritmos personalizados con el control, entonces una división 50/50 es mejor para la duración de la actividad.
Lo mejor es mantener la división de asignación de tráfico durante la duración de la actividad para que los visitantes no cambien entre las experiencias de destino y de control.
No, solo los visitantes que califiquen y vean la actividad de segmentación automática se cuentan en los informes.
Hay varios factores necesarios para que una actividad de segmentación automática genere un alza:
El mejor curso de acción es asegurarse primero de que el contenido y las ubicaciones que componen las experiencias de actividad marquen realmente una diferencia en las tasas de respuesta generales mediante una prueba A/B simple no personalizada. Asegúrese de calcular los tamaños de muestra antes de tiempo para asegurarse de que haya suficiente energía para ver un levantamiento razonable y ejecutar la prueba A/B durante un tiempo determinado sin detenerlo ni realizar ningún cambio.
Si los resultados de una prueba A/B muestran un aumento estadísticamente significativo en una o más de las experiencias, entonces es probable que una actividad personalizada funcione. Por supuesto, la personalización puede funcionar incluso si no hay diferencias en las tasas de respuesta general de las experiencias. Normalmente, el problema radica en que las ofertas/ubicaciones no tienen un impacto lo suficientemente grande en el objetivo de optimización para que se detecten con relevancia estadística.
La segmentación automática se puede utilizar como una personalización “siempre activada” que se optimizará constantemente. Especialmente para contenido permanente, no es necesario detener su actividad de segmentación automática.
Si desea realizar cambios sustanciales en el contenido en su actividad de segmentación automática, la mejor práctica es comenzar una nueva actividad para que otros usuarios que revisen los informes no confundan ni relacionen resultados pasados con contenido diferente.
El tiempo que tardan los modelos en generar su actividad Destinatario automático generalmente depende del tráfico de las ubicaciones de actividad seleccionadas y de las tasas de conversión asociadas con la métrica de éxito de actividad.
La segmentación automática no intentará crear un modelo personalizado para una experiencia determinada hasta que haya al menos 50 conversiones para esa experiencia. Además, si el modelo creado tiene una calidad insuficiente (como lo determina la evaluación sin conexión de los datos de "prueba" de retención, utilizando una métrica conocida como AUC), el modelo no se utilizará para servir el tráfico de manera personalizada.
Otros puntos que hay que tener en cuenta sobre la creación de modelos de Destinatario automático:
No, debe haber al menos dos modelos integrados dentro de su actividad para que comience la personalización.
Puede comenzar a observar los resultados de su actividad de segmentación automática después de que tenga al menos dos experiencias con los modelos creados (marca de verificación verde) para la experiencia que tienen los modelos generados.
Puede seleccionar una experiencia para utilizarla como control mientras crea una actividad de Personalización automatizada (AP) o de Segmentación automática (AT).
Esta función le permite dirigir todo el tráfico de control a una experiencia específica, según el porcentaje de asignación de tráfico configurado en la actividad. Luego puede evaluar los informes de rendimiento del tráfico personalizado respecto al tráfico de control a esa experiencia.
Para obtener más información, consulte Uso de una experiencia específica como control.
No se recomienda cambiar la métrica de objetivos a mitad de camino a través de una actividad. Aunque es posible cambiar la métrica de objetivos durante una actividad mediante la Target interfaz de usuario, siempre debe realizar el inicio de una nueva actividad. No garantizamos lo que sucede si cambia la métrica de objetivo en una actividad después de que se esté ejecutando.
Esta recomendación se aplica a actividades de asignación automática, Destinatario automático y Automated Personalization que utilizan Target o Analytics (A4T) como fuente de sistema de informes.
No se sugiere utilizar la opción Restablecer datos del informe para actividades Destinatario automático. Aunque elimina los datos de sistema de informes visibles, esta opción no elimina todos los registros de capacitación del modelo Destinatario automático. En lugar de utilizar la opción Restablecer datos del informe para actividades Destinatario automático, cree una nueva actividad y desactive la actividad original. (Nota: Esta guía también se aplica a las actividades de asignación automática y Automated Personalization).
Target crea un modelo por experiencia, por lo que eliminar una experiencia significa que solo Target generará un modelo menos y no afectará a los modelos de las otras experiencias.
Por ejemplo, supongamos que tiene una actividad Destinatario automático con ocho experiencias y no le gusta el rendimiento de una experiencia. Puede eliminar esa experiencia y no afectará a los modelos de las siete experiencias restantes.
A veces, las actividades no salen como se esperaba. A continuación, le presentamos algunos de los posibles desafíos a los que se puede enfrentar al usar la segmentación automática y algunas soluciones sugeridas.
Hay varios cambios en la configuración de la actividad que pueden disminuir el tiempo esperado para crear modelos, incluida la cantidad de experiencias en su actividad de segmentación automática, el tráfico hacia su sitio y la métrica de éxito seleccionada.
Solución: revise la configuración de su actividad y vea si hay algún cambio que esté dispuesto a hacer para mejorar la velocidad a la que se crean los modelos.
Hay varios factores necesarios para que una actividad de AP genere un alza:
Solución: primero, asegúrese de que su actividad personalice el tráfico. Si los modelos no están diseñados para todas las experiencias, su actividad de segmentación automática todavía estará sirviendo aleatoriamente una porción significativa de visitas para intentar construir todos los modelos lo más rápido posible. Si los modelos no están construidos, la segmentación automática no está personalizando el tráfico.
A continuación, asegúrese de que las ofertas y los lugares de actividad marquen realmente la diferencia en las tasas de respuesta generales mediante una prueba A/B simple, no personalizada. Asegúrese de calcular los tamaños de muestra antes de tiempo para asegurarse de que haya suficiente energía para ver un levantamiento razonable y ejecutar la prueba A/B durante un tiempo determinado sin detenerlo ni realizar ningún cambio. Si los resultados de una prueba A/B muestran un aumento estadísticamente significativo en una o más de las experiencias, entonces es probable que una actividad personalizada funcione. Por supuesto, la personalización puede funcionar incluso si no hay diferencias en las tasas de respuesta general de las experiencias. Normalmente, el problema radica en que las ofertas/ubicaciones no tienen un impacto lo suficientemente grande en el objetivo de optimización para que se detecten con relevancia estadística.
Esto es esperable.
En una actividad de Segmentación automática, una vez convertida la métrica de conversión (ya sea por objetivos de optimización o de anuncio), el usuario se libera de la experiencia y se reinicia la actividad.
Por ejemplo, existe una actividad con una métrica de conversión (C1) y una métrica adicional (A1). A1 depende de C1. Cuando un visitante entra a la actividad por primera vez y no se convierten los criterios de conversión de A1 y C1, la métrica A1 no se convierte debido a la dependencia de métrica de éxito. Si el visitante convierte C1 y luego convierte A1, A1 aún no se convierte porque en cuanto se convierte C1, se libera el visitante.