自动定位故障排除和常见问题

关于 Adobe Target 中自动定位的故障排除和常见问题 (FAQ)。

自动定位常见问题解答

在使用自动定位活动时，可查阅以下常见问题和答案：

设置自动定位活动的最佳实践是什么？

• 确定“每次访问带来的收入”(RPV) 成功量度的商业价值是否与其额外的流量需求相匹配。与转化相比，RPV 通常要求每个体验至少有 1,000 次转化才能完成工作。

• 开始活动之前，根据您的目标确定控制体验和个性化体验之间的流量分配。

• 确定您是否有足够的流量访问自动定位活动将运行的页面，以使个性化模型在合理的时间内生成。

  • 如果您正在测试个性化算法，则不应在活动开始时更改体验或添加/删除配置文件属性。

• 考虑在您计划于自动定位活动中使用的选件和位置之间完成一个 A/B 活动，以确保位置和选件会对优化目标产生影响。如果 A/B 活动未能显示显著差异，则自动定位可能也无法生成提升。

  • 如果 A/B 测试在体验之间没有显示出具有统计意义的显著差异，则意味着：您考虑使用的选件可能并不具备足够的差异，您选择的位置不会影响成功量度，或者优化目标位于转化漏斗中较远的位置，不会受到所选选件的影响。

• 尽量不要在活动运行的过程中对体验做出重大更改。

是否建议在构建模型之前，将自动Target与90(Control)/10(Targeted)拆分一起使用？

最优的流量分配分摊取决于要实现的目标。

如果目标是让流量尽可能个性化，那么可在整个活动期内保持 90% 针对性和 10% 对照。如果目标是做一个试验，比较个性化算法比对照好多少，那么在整个活动期内最好 50/50 分摊。

最佳实践是在整个活动期内保持流量分配分摊，这样访客就不会在针对性体验与对照体验之间切换。

如果访客未查看自动定位活动但进行了转化，则此转化是否会计入到我的活动中？

不会，只有符合条件并查看了自动定位活动的访客才会被计入报表中。

我的自动定位活动似乎没有产生任何提升。这是怎么回事？

自动定位活动需要四个因素才能产生提升：

• 这些选件需要有足够的差异才能对访客产生影响。
• 这些选件需要放置到对优化目标有影响的地方。
• 测试中必须拥有足够的流量和统计“功效”来检测提升。
• 个性化算法必须运行良好。

最好的做法是，首先使用简单、非个性化的 A/B 测试来确保组成活动体验的内容和位置对整体响应率真正地产生了影响。务必提前计算样本量，以确保有足够的样本以便看到合理的提升，并在一段固定的时间内运行 A/B 测试，且不要终止或对其进行任何更改。

如果 A/B 测试结果显示一个或多个体验具有统计意义上的显著提升，则个性化活动很可能会起作用。当然，即便体验的总体响应率没有差异，个性化也可能会起作用。通常来说，出现这个问题是因为，对优化目标没有较大影响的选件/位置被检测出具有统计学意义。

我应何时停止自动定位活动？

自动定位可以作为“始终运行”的个性化使用，不断进行优化。特别是对于一直使用的内容，无需停止自动定位活动。

如果您希望对自动定位活动中的内容进行重大更改，最佳实践是开始一个新活动，以便其他用户查看报表时不会将过去的结果与不同内容混淆或相关联。

我需要等待多久才能构建模型？

在自动定位活动中构建模型的耗时一般取决于所选活动位置的流量以及与活动成功指标相关的转化率。

直到对于给定体验发生至少 50 次转化，自动定位才会尝试构建该体验的个性化模型。此外，如果所构建的模型质量欠佳（通过使用一种称为 AUC 的指标对留出的“测试”数据进行离线评估而确定），则将不使用该模型以个性化的方式提供流量。

关于自动定位的模型构建，还有如下几点要牢记：

• 活动上线后，自动定位在尝试构建模型时最多考虑过去 45 天随机提供的数据（如对照流量，外加我们算法额外留出的一些随机提供的数据）。
• 将每次访问收入作为成功指标时，这些活动一般需要更多数据才能构建模型，因为访问收入的数据偏差一般要比转化率的数据偏差高。
• 由于模型是根据体验构建而成，因此将一种体验替换为另一种意味着必须为新体验收集足够的流量（如至少 50 次转化），然后才能重新构建个性化模型。

我的活动中已构建一个模型。对该体验的访问是否为个性化的？

不是，必须在活动中至少构建 2 个模型才能开始个性化。

我何时可以开始查看自动定位活动的结果？

对于已构建模型的体验，您需要至少拥有两个已构建模型（绿色复选标记）的体验，才可以开始查看自动定位测试的结果。

我可以指定特定体验作为控制吗？

在创建自动个性化 (AP) 或自动定位 (AT) 活动时，您可以选择要用作控制的体验。

通过此功能，您可以根据活动中配置的流量分配百分比，将整个控制流量路由到特定体验。然后，您可以根据该体验的控制流量评估个性化流量的性能报表。

有关更多信息，请参阅使用特定体验作为控制。

能否在自动定位活动中途更改目标指标？

我们建议不要在活动中途更改目标指标。虽然可在活动期间使用 Target UI 更改目标指标，但总是应开始新的活动。如果在活动运行之后更改其中的目标指标，我们不保证将发生什么情况。

此建议适用于使用 Target 或 Analytics (A4T) 作为报表源的自动分配、自动定位和自动个性化活动。

在运行自动定位活动时能否使用“重置报表数据”选项？

建议不要对自动定位活动使用“重置报表数据”选项。虽然它删除可见的报表数据，但此选项并不从自动定位模型中删除所有训练记录。不要对自动定位活动使用“重置报表数据”选项，而是要创建新活动并停用原有活动。（注意：本指导还适用于自动分配和自动个性化活动。）

如果从自动定位活动中删除单个体验将发生什么？

Target 针对每个体验构建一个模型，因此删除一个体验仅仅表示 Target 将少构建一个模型，而不影响其他体验的模型。

例如，假设您的自动定位活动有八个体验，而您不满意其中一个体验的表现。您可删除该体验，这不会影响剩余七个体验的模型。

自动定位故障诊断

有时候，活动没有按预期进行。以下是使用自动定位时可能会遇到的一些潜在困难，以及一些建议的解决方法。

在我的自动定位活动中，需要很长时间才能构建模型。

更改几项活动设置可以减少构建模型所需的预计时间，包括您的自动定位活动中的体验数量、您网站的流量以及您选择的成功量度。

解决方法：​查看活动设置，看看您是否愿意做出一些更改以提高构建模型的速度。

• 如果成功量度是设为 RPV，那么您是否可以改用转化作为成功量度？转化活动需要用来构建模型的流量通常较少。如果将成功量度从 RPV 更改为转化，您并不会丢失活动数据。
• 您的成功量度在活动体验的销售漏斗中是否位于较远的位置？由于要求的转化次数最少，因此较低的活动转化率将会增加构建模型所需的流量要求。
• 是否有一些体验可从活动中删除？减少活动中的体验数量会减少构建模型所需的时间。
• 是否存在更高流量的页面可以提高此活动的成功率？活动位置中的流量和转化越多，构建模型的速度就会越快。

我的自动定位活动不产生任何提升。

AP 活动产生提升需要四个因素：

• 这些选件需要有足够的差异才能对访客产生影响。
• 这些选件需要放置到对优化目标有影响的地方。
• 测试中必须拥有足够的流量和统计“功效”来检测提升。
• 个性化算法必须运行良好。

解决方法：​首先，确保您的活动对流量进行了个性化。如果没有针对所有体验都构建了模型，那么您的自动定位活动仍会为大量访问随机提供体验，以尽可能快地构建所有模型。如果未构建模型，则自动定位不会对流量进行个性化。

接下来，使用简单、非个性化的 A/B 测试，确保选件和活动位置确实会对整体响应率产生影响。务必提前计算样本量，以确保有足够的样本以便看到合理的提升，并在一段固定的时间内运行 A/B 测试，且不要终止或对其进行任何更改。如果 A/B 测试显示一个或多个体验具有统计意义的提升，则个性化活动有可能会奏效。当然，即便体验的总体响应率没有差异，个性化也可能会起作用。通常来说，出现这个问题是因为，对优化目标没有较大影响的选件/位置被检测出具有统计学意义。

依赖于转化量度的所有量度从不转化。

这是符合预期的。

在自动定位活动中，转化量度（无论是优化目标还是后期目标）发生转化后，用户将会从体验中释放，并且活动会重新开始。

例如，一个活动拥有一个转化量度 (C1) 和一个其他量度 (A1)。A1 依赖于 C1。当访客首次进入活动，并且转化 A1 和 C1 的标准并未实现转化，那么由于成功量度的依赖关系，量度 A1 不会进行转化。如果访客先转化了 C1，然后转化了 A1，则 A1 仍不会实现转化，因为一旦 C1 完成转化，该访客便会被释放。