Solução de problemas e Perguntas frequentes (FAQs) sobre Público alvo automático em Adobe Target.
Consulte as seguintes perguntas frequentes e respostas enquanto trabalha com atividades Público alvo automático:
Decida se o valor comercial de uma métrica de sucesso de Receita por visita (RPV) vale os requisitos adicionais de tráfego. O RPV normalmente precisa de pelo menos 1.000 conversões por experiência para que uma atividade funcione em comparação com a conversão.
Decida sobre a alocação entre controle e experiências personalizadas antes de iniciar a atividade com base em suas metas.
Determine se você tem tráfego suficiente para a página em que sua atividade de Direcionamento automático será executada para modelos de personalização a serem criados em um período de tempo razoável.
Considere a conclusão de uma atividade A/B entre as ofertas e os locais que você planeja usar em sua atividade de Direcionamento automático para garantir que os locais e as ofertas tenham impacto na meta de otimização. Se uma atividade A/B não demonstrar uma diferença significativa, o Direcionamento automático provavelmente também não gerará aumento.
Tente não fazer mudanças substanciais nas experiências durante o curso da atividade.
Sua divisão de alocação de tráfego ideal depende do que você deseja realizar.
Se sua meta é personalizar o máximo de tráfego possível, você pode manter 90% de direcionamento e 10% de controle durante a vida útil da atividade. Se sua meta é executar um experimento comparando o quão bem os algoritmos personalizados fazem versus o controle, então uma divisão 50/50 é melhor para toda a vida da atividade.
A prática recomendada é manter a divisão de alocação de tráfego para a duração da atividade, de modo que os visitantes não alterem entre experiências direcionadas e de controle.
Não, apenas os visitantes qualificados para exibir a atividade de Direcionamento automático são contados nos relatórios.
Há quatro fatores necessários para uma atividade de Dimensionamento automático gerar aumento:
O melhor curso de ação é garantir que o conteúdo e os locais que compõem as experiências da atividade realmente façam diferença nas taxas de resposta geral usando um teste A/B simples e não personalizado. Certifique-se de calcular os tamanhos das amostras antecipadamente para garantir que haja energia suficiente para ver um aumento razoável e executar o teste A/B por um período fixo sem interrompê-lo ou fazer quaisquer alterações.
Se os resultados de um teste A/B mostram um aumento estatisticamente significativo em uma ou mais das experiências, é provável que uma atividade personalizada funcione. Claro, a personalização pode funcionar mesmo se não houver diferenças nas taxas de resposta geral das experiências. Normalmente, o problema decorre de ofertas/locais que não têm um impacto suficientemente grande na meta da otimização para serem detectados com significância estatística.
O Direcionamento automático pode ser usado como personalização "sempre ativa" que otimizará constantemente. Especialmente para conteúdo permanente, não há necessidade de interromper sua atividade de Direcionamento automático.
Se você quiser fazer alterações substanciais no conteúdo em sua atividade de Direcionamento automático, a prática recomendada é iniciar uma nova atividade para que outros usuários que revisem relatórios não confundam ou relacionem resultados anteriores com conteúdo diferente.
O tempo necessário para os modelos criarem na atividade Público alvo automático normalmente depende do tráfego para os locais de atividade selecionados e taxas de conversão associadas à sua métrica de sucesso de atividade.
O direcionamento automático não tentará criar um modelo personalizado para uma determinada experiência até que haja pelo menos 50 conversões para essa experiência. Além disso, se o modelo criado for de qualidade insuficiente (conforme determinado pela avaliação offline dos dados de "teste" em espera, usando uma métrica conhecida como AUC), o modelo não será usado para fornecer tráfego de maneira personalizada.
Alguns outros pontos para ter em mente sobre a criação de modelos de Público alvo automático:
Não, deve haver pelo menos dois modelos construídos em sua atividade para que a personalização comece.
Você pode começar a ver os resultados da sua atividade de Direcionamento automático depois de ter pelo menos duas experiências com modelos construídos (marca de seleção verde) para a experiência que os modelos construíram.
É possível selecionar uma experiência para ser usada como controle ao criar uma atividade de Personalização automatizada (AP) ou de Direcionamento automático (AT).
Esse recurso permite rotear todo o tráfego de controle para uma experiência específica, com base na porcentagem de alocação de tráfego configurada na atividade. Em seguida, você pode avaliar os relatórios de desempenho do tráfego personalizado com relação ao tráfego de controle para essa experiência única.
Para obter mais informações, consulte Usar uma experiência específica como controle.
Não recomendamos que você altere a métrica de objetivo a meio de uma atividade. Embora seja possível alterar a métrica de objetivo durante uma atividade usando a interface do usuário Target, você deve sempre start uma nova atividade. Não garantimos o que acontece se você alterar a métrica de objetivo em uma atividade após sua execução.
Esta recomendação se aplica às atividades Autoalocar, Público alvo automático e Automated Personalization que usam Target ou Analytics (A4T) como a origem do relatórios.
Não é sugerido usar a opção Redefinir dados de relatório para Público alvo automático atividades. Embora remova os dados de relatórios visíveis, essa opção não remove todos os registros de treinamento do modelo Público alvo automático. Em vez de usar a opção Redefinir dados do relatório para Público alvo automático atividades, crie uma nova atividade e desative a atividade original. (Observação: Esta orientação também se aplica às atividades Autoalocação e Automated Personalization.)
Target cria um modelo por experiência, portanto, remover um meio de experiência Target criará apenas um modelo a menos e não afetará os modelos para as outras experiências.
Por exemplo, suponha que você tenha uma atividade Público alvo automático com oito experiências e não goste do desempenho de uma experiência. Você pode remover essa experiência e ela não afetará os modelos das sete experiências restantes.
Às vezes, as atividades não acontecem como o esperado. Aqui estão alguns possíveis desafios que você pode enfrentar ao usar o Direcionamento automático e algumas soluções sugeridas.
Há várias alterações de configuração de atividade que podem diminuir o tempo esperado para criar modelos, incluindo o número de experiências em sua atividade de Direcionamento automático, o tráfego para seu site e sua métrica de sucesso selecionada.
Solução: revise a configuração da atividade e veja se deseja fazer alguma alteração para melhorar a velocidade de criação dos modelos.
Há quatro fatores necessários para uma atividade de AP gerar aumento:
Solução: primeiro, verifique se sua atividade está personalizando o tráfego. Se os modelos não são criados para todas as experiências, sua atividade de Direcionamento automático ainda estará apresentando aleatoriamente uma parte significativa das visitas para tentar criar todos os modelos o mais rápido possível. Se os modelos não forem criados, o Direcionamento automático não está personalizando o tráfego.
Em seguida, verifique se as ofertas e os locais de atividade realmente fazem diferença nas taxas de resposta gerais usando um teste A/B simples e não personalizado. Certifique-se de calcular os tamanhos das amostras antecipadamente para garantir que haja energia suficiente para ver um aumento razoável e executar o teste A/B por um período fixo sem interrompê-lo ou fazer quaisquer alterações. Se um resultado do teste A/B mostrar um aumento estatisticamente significativo em uma ou mais das experiências, é provável que uma atividade personalizada funcione. Claro, a personalização pode funcionar mesmo se não houver diferenças nas taxas de resposta geral das experiências. Normalmente, o problema decorre de ofertas/locais que não têm um impacto suficientemente grande na meta da otimização para serem detectados com significância estatística.
Isso é esperado.
Em uma atividade de Direcionamento automático, depois que uma métrica de conversão (objetivo de otimização ou de postagem) é convertida, o usuário é liberado da experiência e a atividade é reiniciada.
Por exemplo, há uma atividade com uma métrica de conversão (C1) e uma métrica adicional (A1). A1 depende de C1. Quando um visitante entra na atividade pela primeira vez, e os critérios de conversão de A1 e C1 não são convertidos, a métrica A1 não é convertida por depender da métrica de sucesso. Se o visitante converte C1 e depois converte A1, A1 ainda não é convertida porque, assim que C1 é convertida, o visitante é liberado.