PREMIUM 성공에 필요한 트래픽 예측

다음 Adobe Target 트래픽 견적 도구 은 사용자의 트래픽이 충분한지 여부를 알 수 있도록 해주는 피드백을 제공합니다 Automated Personalization 성공을 위한 활동.

왜냐면 Automated Personalization 활동에서는 여러 오퍼 조합을 사용하므로 의미 있는 결과를 제공하는 데 필요한 트래픽의 양을 파악하는 것이 중요합니다. 다음 트래픽 견적 도구 에서는 페이지 및 테스트되는 경험 수에 대한 통계를 사용하여 트래픽 양과 활동을 성공적으로 수행하는 데 필요한 테스트 기간을 예측합니다.

다음 트래픽 견적 도구 예상 페이지 노출 수와 페이지에 대한 일반적인 전환율을 비교하여 개인화된 모델을 생성할 충분한 트래픽이 있는지 여부를 결정합니다. 이상적으로는 활동이 성공하려면 올바른 샘플 크기를 사용되어 개인화된 콘텐츠가 활동 지속 기간의 50% 또는 14일 중에서 더 짧은 기간 안에 준비될 수 있어야 합니다. 이 프로세스를 통해 개인화된 콘텐츠를 획득하고 전달할 콘텐츠를 학습하기 위한 충분한 시간을 확보할 수 있습니다.

기억해 Target 개인화 알고리즘이 빌드될 때까지 경험을 임의로 제공합니다. 각 오퍼 옆의 확인 표시 아이콘은 해당 오퍼에 대한 모델이 준비되면 표시됩니다. Target 은 개인화된 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 상승도는 모델이 준비된 후에만 예측되므로 시각적 표시를 통해 적절한 기대 수준을 설정할 수 있습니다. 를 사용하십시오 트래픽 견적 도구 에서 시각적 경험 작성기 (VEC) 를 사용하여 모델이 준비되는 시점을 안내할 수 있습니다.

트래픽 견적 도구 사용

  1. 에서 시각적 경험 작성기를 클릭합니다. 트래픽.

    트래픽 아이콘

    다음 트래픽 견적 도구 엽니다. 트래픽을 다시 클릭하여 트래픽 견적 도구를 숨길 수 있습니다.

    트래픽 견적 도구 사용자 인터페이스

  2. 일반적인 전환율(또는 이 활동에서 예상하는 전환율), 일별 예상 활동 노출 수 및 테스트 지속 기간을 지정합니다.

    지표 설명
    오퍼 수 이 지표는 제외 후 활동의 일부로 만들어지는 경험 수에 따라 자동으로 계산됩니다.
    일반적인 전환율 이 지표는 사용자의 예측 또는 분석 시스템의 과거 데이터를 기준으로 백분율로 표시됩니다.
    일별 예상 방문 수 이 지표는 타깃팅 기준에 따라 활동을 볼 수 있는 방문자의 일별 방문 수입니다. 이 지표는 분석 데이터를 기반으로 할 수 있습니다. 이 숫자는 고유 방문자가 아니라 방문이어야 합니다.
    테스트 지속 기간 활동을 실행할 일수입니다.

    다음 트래픽 견적 도구 이 지표를 사용하여 성공적인 테스트를 실행하기 위해 필요한 조정을 확인합니다.

    위쪽 트래픽 견적 도구입력한 값이 계산되고 결과가 표시됩니다.

    값과 결과가 표시된 트래픽 예측

    숫자를 변경하면 예측값이 변경됩니다. 예를 들어, 많은 조합을 테스트하고 전환율과 노출이 너무 낮은 경우 트래픽 견적 도구 테스트를 실행해야 하는 시간을 표시합니다. 또는 트래픽이 낮은 경우 트래픽 견적 도구 테스트를 실행할 수 있도록 낮은 수의 오퍼 조합을 제안할 수 있습니다.

    트래픽이 충분하지 않은 경우 다음을 고려하십시오.

    • 다음 사용 고려 자동 Target 활동 대신 Automated Personalization 한 경험 변수에서 여러 오퍼 변경 사항이 있는 경험을 만들려면 다음을 수행하십시오.
    • 내 오퍼 조합 수를 줄입니다 Automated Personalization 활동.
    • 활동의 지속 기간을 늘립니다.

    숫자를 트래픽 견적 도구 트래픽이 충분함을 나타내는 다음, 그에 따라 테스트를 디자인합니다.

    충분한 트래픽 메시지를 표시하는 트래픽 견적 도구

    트래픽이 충분하면 트래픽 아이콘에 녹색 확인이 표시됩니다. 충분하지 않은 경우 아이콘은 빨간색 경고 레이블을 표시합니다.

트래픽 견적 도구에 대한 FAQ

작업 시 다음 FAQ를 고려하십시오 트래픽 견적 도구:

내 AP 활동에 트래픽이 충분해도 개인화된 모델이 만들어지지 않는 이유는 무엇입니까?

특정 상황에서 트래픽이 커서 개인화된 모델을 구축할 수 있지만 트래픽이 이를 알릴 수 있습니다 Target 개인화된 모델과 무작위 간에 의미 있는 차이가 없다는 것입니다. 모델이 빌드되어 있지만 Target 그리고 테스트한 경우, 모델이 임의 모델보다 나은 것이 아니므로 배포되지 않습니다.

모델이 무작위보다 더 나은 것이 아닌 가능한 이유는 오퍼가 서로 충분히 다르지 않기 때문입니다. 그럴 경우 메시징이 유사한 경우 오퍼를 시각적으로 더 다르게 하거나 메시지 자체를 변경해 볼 수 있습니다.

이 페이지에서는