A veces, las actividades no salen como se esperaba. A continuación se indican algunos de los posibles desafíos a los que podría enfrentarse al utilizar Automated Personalization (AP) y algunas soluciones sugeridas.
Hay varios cambios en la configuración de la actividad que pueden disminuir el tiempo esperado para crear modelos, incluida la cantidad de experiencias en su Automated Personalization actividad, el tráfico hacia el sitio y la métrica de éxito seleccionada.
Solución: Revise la configuración de la actividad y compruebe si hay algún cambio que esté dispuesto a realizar para mejorar la velocidad a la que se crean los modelos.
Existen varios factores necesarios para una Automated Personalization actividad para generar el alza:
Solución: el mejor curso de acción es asegurarse primero de que el contenido y las ubicaciones que componen las experiencias de actividad marquen realmente una diferencia en las tasas de respuesta generales mediante una prueba A/B simple no personalizada. Asegúrese de calcular los tamaños de las muestras con antelación. El cálculo de los tamaños de muestra con antelación ayuda a garantizar que haya suficiente potencia para ver un alza razonable. A continuación, puede ejecutar la prueba A/B durante un tiempo fijo sin detenerla ni realizar ningún cambio. Si el resultado de una prueba A/B muestra un alza estadísticamente significativa en una o más experiencias, es probable que una actividad personalizada tenga éxito. La personalización puede funcionar incluso si no hay diferencias en las tasas de respuesta generales de las experiencias. Normalmente, el problema se debe a que las ofertas o ubicaciones no tienen un impacto lo suficientemente grande en el objetivo de optimización como para ser detectadas con relevancia estadística.
Entrada Automated Personalization, las reglas de prueba de plantilla y URL se añaden a Target restricción de entrada de solicitud (por ejemplo, target-global-mbox), donde se evalúan solo una vez. Una vez que un usuario cumple los requisitos para una actividad, las reglas de segmentación de nivel de solicitud de Target no se vuelven a evaluar. Sin embargo, se agrega la audiencia de segmentación a las reglas de segmentación de ubicación.
Solución: Añada las reglas de plantilla necesarias como audiencia de entrada de la actividad. La evaluación de audiencia sucede con cada solicitud/llamada.
Esto es esperable.
En un Automated Personalization actividad, una vez que se convierte la métrica de conversión (ya sea objetivo de optimización u objetivo de anuncio), el visitante se libera de la experiencia y se reinicia la actividad.
Por ejemplo, existe una actividad con una métrica de conversión (C1) y una métrica adicional (A1). A1 depende de C1. Cuando un visitante entra a la actividad por primera vez y no se convierten los criterios de conversión de A1 y C1, la métrica A1 no se convierte debido a la dependencia de métrica de éxito. Si el visitante convierte C1 y luego convierte A1, A1 sigue sin convertirse porque cuando se convierte C1, el visitante se libera.