成功のために必要なトラフィックの見積もり

Adobe Target トラフィック見積もりは、Automated Personalizationアクティビティが成功するのに十分なトラフィックがあるかどうかを知らせるフィードバックを提供します。

Automated Personalizationアクティビティは複数のオファーの組み合わせを使用するので、有意な結果を得るために必要なトラフィック量を把握することが重要です。トラフィック見積もりは、ページに関する統計とテスト中のエクスペリエンスの数に基づいて、アクティビティを成功させるために必要なトラフィック量とテスト期間を見積もります。

トラフィック見積もりは、ページのページインプレッション予測と一般的なコンバージョン率を比較することで、パーソナライズされたモデルを生成するのに十分なトラフィックがあるかどうかを判断します。アクティビティの成功のためには、パーソナライズされたコンテンツがアクティビティ期間の 50％以内または 14 日以内（どちらか短い方）に準備されるようなサンプルサイズにするのが理想的です。このプロセスにより、パーソナライズされたコンテンツの取得と、配信するコンテンツの学習に十分な時間を確保できます。

パーソナライゼーションアルゴリズムが構築されるまで、Targetはランダムにエクスペリエンスを提供します。各オファーの横のチェックマークアイコンは、そのオファーのモデルの準備が整い、Targetがパーソナライズされたコンテンツの配信を開始できたことを示します。モデルが準備完了になった後にのみ指標の上昇が期待されるので、視覚的な表示によって、適切に予想を立てることができます。Visual Experience Composer (VEC)のトラフィック見積もりを使用して、モデルの準備が完了した時点のガイドラインを取得します。

トラフィック見積もりの使用

Visual Experience Composerで、トラフィックをクリックします。

トラフィック見積もりが開きます。「トラフィック」を再度クリックして、トラフィック見積もりを非表示にできます。

標準的なコンバージョン率(またはこのアクティビティから予測されるコンバージョン率)、アクティビティのインプレッション予測（1日あたり）およびテスト期間を指定します。

指標	説明
オファー数	この指標は、除外後に、アクティビティの一部として作成されるエクスペリエンスの数に基づいて自動的に計算されます。
標準的なコンバージョン率	この指標は、予測または分析システムの過去のデータに基づいて、割合で表されます。
1 日あたりの推定訪問数	この指標は、ターゲット条件に基づいて、アクティビティを表示できる訪問者からの1日あたりの訪問回数を示します。この指標は、分析データに基づく場合があります。この数は、個別訪問者ではなく、訪問回数にする必要があります。
テスト期間	アクティビティを実行する日数です。

トラフィック見積もりでは、これらの指標を使用して、テストを正常に実行するために必要な調整を決定します。

トラフィック見積もりの上部近くに、入力した値が計算され、結果が表示されます。

値と結果が表示されたトラフィックの予測

数値を変更すると、見積もりも変更されます。例えば、多くの組み合わせをテストしていて、コンバージョン率とインプレッション数が少なすぎる場合、トラフィック見積もりには、テストを正常に実行するために必要な期間が示されます。また、トラフィック量が少ない場合は、トラフィック見積もりからより少ない数のオファーの組み合わせが提案され、必要な日数のテストを実行できます。

十分なトラフィックがない場合は、次の点を考慮してください。

Automated Personalizationの代わりに自動ターゲットアクティビティを使用して、1つのエクスペリエンスのバリエーションに複数のオファーの変更を含むエクスペリエンスを作成することを検討してください。
Automated Personalizationアクティビティ内のオファーの組み合わせの数を減らします。
アクティビティの実行期間を長くします。

トラフィック見積もりが十分なトラフィックがあることを示すまで数字を調整し、それに応じてテストを設計します。

十分なトラフィックメッセージを示すトラフィック見積もり

トラフィックが十分な場合は、トラフィックアイコンに緑のチェックマークが表示されます。トラフィックが不十分な場合は、赤の警告ラベルが表示されます。

トラフィック見積もりに関するよくある質問(FAQ)

トラフィック見積もりを扱う際には、次のFAQについて考慮してください。

APアクティビティに十分なトラフィックがあるにもかかわらず、パーソナライズされたモデルが構築されないのはなぜですか。

状況によっては、パーソナライズされたモデルを構築できるだけのトラフィック量がありますが、そのトラフィックは、パーソナライズされたモデルとランダムな間に意味のある違いがないことをTargetに知らせる可能性があります。モデルはTargetに組み込まれてテストされますが、モデルがランダム以上でないため、モデルはデプロイされません。

モデルがランダム以上に良くない理由として考えられるのは、オファーが互いに十分に異なっていないことです。メッセージが似ている場合は、オファーをより視覚的に異なるものにするか、メッセージ自体を変更してみることができます。