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自動ターゲットに関する FAQ とトラブルシューティング

Adobe Target の自動ターゲットアクティビティに関するトラブルシューティングとよくある質問(FAQ)です。

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自動ターゲットのアクティビティを扱う際には、次の FAQ と回答を参照してください。

自動ターゲット アクティビティを設定するためのベストプラクティスは何ですか。

回答
  • 訪問あたりの売上高(RPV)の成功指標に、追加のトラフィック要件に見合うビジネスバリューがあるかどうかを見極めます。RPV はコンバージョンと違い、アクティビティが機能するためにはエクスペリエンスごとに 1,000 回以上のコンバージョンが必要になるのが一般的です。

  • アクティビティを開始する前に、目標を考慮してコントロールエクスペリエンスとパーソナライズされたエクスペリエンスの配分を決めます。

  • ページに十分なトラフィックがあるかどうかを判断し、 自動ターゲット アクティビティは、パーソナライゼーションモデルが適切な時間をかけて構築するために実行されます。

  • パーソナライゼーションアルゴリズムをテストする際は、アクティビティがライブ状態の間はエクスペリエンスを変更したり、プロファイル属性を追加または削除したりしないでください。

  • お客様の 自動ターゲット アクティビティを使用して、場所とオファーが最適化目標に影響を与えることを確認します。 A/B アクティビティが著しい違いを示さなかった場合、 自動ターゲット 上昇率の生成に失敗する可能性もあります。

    A/B テストでエクスペリエンス間に統計的に有意な差が示されなかった場合は、対象のオファーが他と大差ない、選択した場所は成功指標に影響しない、あるいはコンバージョンファネル内の最適化目標が遠すぎて、選択したオファーの効果が及ばないといった可能性が高くなります。

  • アクティビティ中にエクスペリエンスに大幅な変更を加えないようにします。

実行 Adobe を使用することをお勧めします。 自動ターゲット モデルが構築されるまで、90(コントロール)/10(ターゲット)の分割を使用しますか?

回答

最適なトラフィック配分の分割は、達成したい内容に応じて異なります。

できるだけ多くのトラフィックをパーソナライズすることを目標としている場合は、アクティビティの全期間において、90%のターゲット配分と 10%のコントロールを維持できます。パーソナライズされたアルゴリズムの動作と対照を比較した実験を実行することを目標としている場合は、アクティビティの有効期間に対して50/50の分割が最適です。

ベストプラクティスは、訪問者がターゲットエクスペリエンスとコントロールエクスペリエンスを切り替えないように、アクティビティの全期間中、トラフィック配分の割合を維持することです。

訪問者が自動ターゲットアクティビティを表示​ せず ​にコンバージョンした場合、そのコンバージョンは私のアクティビティでカウントされますか?

回答
いいえ、自動ターゲットアクティビティの対象となり、このアクティビティを表示した訪問者のみがレポートでカウントされます。

私の自動ターゲットアクティビティが上昇率を生成していないように見えるのはなぜですか?

回答

自動ターゲットアクティビティで上昇率を生成するには、次の 4 つの要素が必要です。

  • 訪問者に影響が生じるように、オファーに十分な差異を持たせる必要があります。
  • 最適化目標に対する影響度が高い場所にオファーを配置する必要があります。
  • 上昇率を検出するため、テストに十分なトラフィックと統計的「検出力」が必要です。
  • パーソナライゼーションアルゴリズムが適切に機能する必要があります。

まず、パーソナライゼーションをおこなわない簡単な A/B テストを実施して、アクティビティのエクスペリエンスを構成するコンテンツと場所が、全体的な反応率に一定以上の効果をもたらすかどうかを確認することをお勧めします。事前にサンプルサイズを算出して、信頼できる上昇率を導き出せるだけのトラフィックがあるかを確認し、一定期間 A/B テストを実施します。その間、テストを中断せず、変更も加えません。

A/B テストの結果から、統計的に有意な上昇率を示したエクスペリエンスが見つかったら、パーソナライズされたアクティビティが高い効果を発揮する公算が高いと考えられます。もちろん、エクスペリエンスの全体的な反応率に差異がなかった場合でも、パーソナライゼーションが効果を発揮する可能性があります。通常、この問題は、オファーや場所が統計的有意差を持って検出されるほど最適化目標に大きな影響を与えていないことが原因で発生します。

自動ターゲット アクティビティはいつ停止すべきですか。

回答

自動ターゲット は、常に最適化をおこなう「常にオン」のパーソナライゼーションとして使用できます。 特に、エバーグリーンコンテンツの場合、自動ターゲットアクティビティを停止する必要はありません。

自動ターゲットアクティビティのコンテンツに大幅な変更を加える場合のベストプラクティスは、レポートをレビューしている他のユーザーが過去の結果を混同したり、異なるコンテンツと関連付けたりしないように、新しいアクティビティを開始することです。

モデルが構築されるまでに、どの程度待てばよいですか。 how-long

回答

自動ターゲットアクティビティでのモデルの構築に要する時間は、通常、選択したアクティビティの場所へのトラフィックと、アクティビティの成功指標に関するコンバージョン率によって異なります。

自動ターゲットでは、特定のエクスペリエンスのコンバージョンが 50 以上になるまで、そのエクスペリエンスに対してパーソナライズされたモデルを構築しようとしません。さらに、構築されたモデルの品質が不十分な場合(AUC として知られる指標を使用した、ホールドアウト「テスト」データのオフライン評価によって判定される場合)、そのモデルはパーソナライズされた方法でトラフィックを処理するために使用されません。

自動ターゲットのモデル構築について、次の点に留意してください。

  • アクティビティがライブになった後、 自動ターゲット は、モデルを構築しようとする際に、ランダムに提供された直近 45 日間のデータを考慮します。例えば、制御トラフィックに加えて、アルゴリズムによって保持される、ランダムに提供されるいくつかのデータ。
  • 成功指標が訪問あたりの売上高の場合、これらのアクティビティでは一般的に、より多くのデータが必要になります。これは通常、コンバージョン率と比較して訪問と売上高にデータの平方偏差が大きいためです。
  • モデルはエクスペリエンスごとに構築されるので、あるエクスペリエンスを別のエクスペリエンスに置き換えると、パーソナライズされたモデルを再構築する前に、新しいエクスペリエンスで十分なトラフィック(少なくとも 50 個のコンバージョン)を収集する必要があります。

アクティビティでモデルが 1 つ構築されました。そのエクスペリエンスへの訪問に対して、パーソナライゼーションはおこなわれますか。

回答
いいえ、パーソナライズを開始するには、アクティビティ内に少なくとも 2 つのモデルが構築されていなければなりません。

私の自動ターゲットアクティビティの結果を確認できるようになるのはいつからですか?

+++回答: 自動ターゲット モデルが構築されたエクスペリエンス用に、モデルが構築(緑のチェックマーク)された状態で、少なくとも 2 つのエクスペリエンスが作成された後に、テストをおこないます。

+++

特定のエクスペリエンスをコントロールとして使用するように指定できますか?

回答

Automated Personalization(AP)または自動ターゲット(AT)アクティビティを作成する際に、コントロールとして使用するエクスペリエンスを選択できます。

この機能を使用すると、アクティビティで設定されたトラフィック配分率に基づいて、コントロールトラフィック全体を特定のエクスペリエンスにルーティングできます。その後、そのエクスペリエンスへのコントロールトラフィックに対するパーソナライズされたトラフィックのパフォーマンスレポートを評価できます。

詳しくは、特定のエクスペリエンスのコントロールとしての使用を参照してください。

自動ターゲットアクティビティの途中で目標指標を変更することはできますか? change-metric

回答

アドビでは、アクティビティの途中で目標指標を変更することは推奨されません。Target UI を使用したアクティビティ中に目標指標を変更することは可能ですが、常に新しいアクティビティを開始する必要があります。Adobeでは、実行後にアクティビティの目標指標を変更した場合の動作は保証されません。

このレコメンデーションは、自動配分、自動ターゲット、Automated Personalization の各アクティビティで、レポートソースとしてTargetまたはAnalytics(A4T)を使用します。

自動ターゲットアクティビティの実行中に「レポートデータをリセット」オプションは使用できますか?

回答

自動ターゲットアクティビティに「レポートデータをリセット」オプションを使用することは推奨されません。目に見えるレポートデータは削除されますが、このオプションでは、自動ターゲットモデルからすべてのトレーニングレコードが削除されるわけではありません。自動ターゲットアクティビティに「レポートデータをリセット」オプションを使用する代わりに、新しいアクティビティを作成し、元のアクティビティを非アクティブにしてください。

このガイダンスは、自動配分と Automated Personalization のアクティビティにも当てはまります。

自動ターゲットアクティビティから 1 つのエクスペリエンスを削除するとどうなりますか?

回答

Target は、エクスペリエンスごとに 1 つのモデルを構築するので、1 つのエクスペリエンスを削除するという意味になります。 Target は、より少ないモデルを構築し、他のエクスペリエンスのモデルには影響しません。

例えば、8 つのエクスペリエンスを有する自動ターゲットアクティビティがあり、そのうち 1 つのエクスペリエンスのパフォーマンスが好ましくないとします。そのエクスペリエンスを削除しても、残り 7 つのエクスペリエンスのモデルには影響しません。

自動ターゲットのトラブルシューティング section_23995AB813F24525AF294D20A20875C8

アクティビティで不測の問題が生じることもあります。次に、 自動ターゲット そしていくつかの提案された解決策が

自動ターゲットアクティビティに時間がかかりすぎるので、モデルを構築できません。

トラブルシューティングの提案

自動ターゲットアクティビティのエクスペリエンス数、サイトへのトラフィック、選択した成功指標など、モデルの構築にかかる予想時間を短縮できるアクティビティ設定の変更がいくつかあります。

解決策: アクティビティの設定を確認し、モデルの構築速度を向上させるために加える変更があるかどうかを確認します。

  • 成功指標が RPV に設定されている場合、コンバージョンに変更できますか?コンバージョンアクティビティは、モデルの構築に要するトラフィックが比較的少なくて済みます。RPV からコンバージョンに成功指標を変更しても、アクティビティのデータは失われません。
  • セールスファネル上での成功指標とアクティビティのエクスペリエンスの位置が離れていないか確認します。アクティビティのコンバージョン率が低いと、コンバージョン数が最小限に抑えられるので、モデルの作成に必要なトラフィック要件が増加します。
  • アクティビティから不要なエクスペリエンスを削除します。アクティビティ内のエクスペリエンスの数を減らすと、モデルの構築にかかる時間が短縮されます。
  • 対象のアクティビティの成果が高まる、よりトラフィックの多いページはありませんか。アクティビティの場所でのトラフィックやコンバージョンが多いほど、モデルの構築が迅速になります。

自動ターゲット アクティビティはリフトを生成しません。

トラブルシューティングの提案 自動ターゲット 上昇率を生成するアクティビティ:
  • 訪問者に影響が生じるように、オファーに十分な差異を持たせる必要があります。
  • 最適化目標に対する影響度が高い場所にオファーを配置する必要があります。
  • 上昇率を検出するため、テストに十分なトラフィックと統計的「検出力」が必要です。
  • パーソナライゼーションアルゴリズムが適切に機能する必要があります。

解決策: ​まず、アクティビティでトラフィックに対するパーソナライゼーションがおこなわれているか確認します。すべてのエクスペリエンスにモデルが構築されていない場合、自動ターゲット アクティビティは、可能な限り迅速にすべてのモデルを構築しようとすると、訪問のかなりの部分をランダムに提供します。モデルが構築されていない場合、 自動ターゲット はトラフィックをパーソナライズしません。

次に、パーソナライズされていないシンプルな A/B テストを使用して、オファーとアクティビティの場所で、全体的な応答率が真に異なることを確認します。 事前にサンプルサイズを算出して、信頼できる上昇率を導き出せるだけのトラフィックがあるかを確認し、一定期間 A/B テストを実施します。その間、テストを中断せず、変更も加えません。A/B テストの結果で、統計的に有意な上昇が 1 つ以上のエクスペリエンスに示された場合は、パーソナライズされたアクティビティが機能する可能性が高くなります。 パーソナライゼーションは、エクスペリエンスの全体的な応答率に違いがない場合でも機能する可能性があります。 通常、この問題は、オファーや場所が統計的有意差を持って検出されるほど最適化目標に大きな影響を与えていないことが原因で発生します。

コンバージョン指標に依存する指標が変換されない。

トラブルシューティングの提案

これは想定通りの動作です。

内、 自動ターゲット アクティビティ:コンバージョン指標(最適化目標または投稿目標)がコンバートされると、ユーザーはエクスペリエンスから解放され、アクティビティが再開されます。

例えば、コンバージョン指標(C1)および追加の指標(A1)を持つアクティビティがあります。A1 は C1 に依存します。 訪問者が初めてアクティビティに入り、A1 および C1 をコンバートするための基準がコンバートされない場合、成功指標の依存関係が原因で指標 A1 はコンバートされません。訪問者が C1 をコンバージョンしてから A1 をコンバージョンした場合、C1 がコンバージョンされると訪問者はリリースされるので、A1 はコンバートされません。

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