A veces, las actividades no salen como se esperaba. A continuación, le presentamos algunos de los posibles desafíos a los que se puede enfrentar al usar la personalización automatizada 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 que hay en la prueba de personalización automatizada, el tráfico hacia su sitio y la métrica de éxito seleccionada.
Solución: revise la configuración de su actividad y vea si hay algún cambio que esté dispuesto a hacer para mejorar la velocidad a la que se crean los modelos.
Hay varios factores necesarios para que una actividad AP genere 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 muestra antes de tiempo para asegurarse de que haya suficiente energía para ver un levantamiento razonable y ejecutar la prueba A/B durante un tiempo determinado sin detenerlo ni realizar ningún cambio. Si los resultados de una prueba A/B muestran un aumento estadísticamente significativo en una o más de las experiencias, entonces es probable que una actividad personalizada funcione. Por supuesto, la personalización puede funcionar incluso si no hay diferencias en las tasas de respuesta general de las experiencias. Normalmente, el problema radica en que las ofertas/ubicaciones no tienen un impacto lo suficientemente grande en el objetivo de optimización para que se detecten con relevancia estadística.
En AP, las reglas de URL y prueba de plantilla se añaden al Target restricción de entrada de solicitud (por ejemplo, target-global-mbox), donde se evalúan solo una vez. Una vez que un usuario reúne los requisitos para una actividad, las reglas de segmentación en el 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: agregue las reglas de plantillas necesarias como audiencia de entrada de la campaña. La evaluación de audiencia sucede con cada solicitud/llamada.
Este problema se corregirá en una versión próxima.
Esto es esperable.
En una actividad AP, una vez que se convierte la métrica de conversión (ya sea objetivo de optimización u objetivo de anuncio), el usuario 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 aún no se convierte porque en cuanto se convierte C1, se libera el visitante.