A volte le attività non vanno come previsto. Di seguito sono elencate alcune potenziali sfide che potresti affrontare durante l’utilizzo di Automated Personalization (AP) e alcune soluzioni suggerite.
Sono disponibili diverse modifiche dell’impostazione dell’attività che possono ridurre il tempo previsto per la generazione di modelli, tra cui il numero di esperienze nel Automated Personalization attività, il traffico verso il sito e la metrica di successo selezionata.
Soluzione: Esamina la configurazione dell’attività e osserva se sei disposto a apportare modifiche per migliorare la velocità di generazione dei modelli.
Ci sono diversi fattori necessari per Automated Personalization attività per generare l’incremento:
Soluzione: la migliore linea di azione è di assicurarsi in primo luogo che i contenuti e le posizioni, che compongono le esperienze di attività, facciano davvero una differenza per i tassi di risposta generali tramite un semplice test A/B e non personalizzato. Calcola le dimensioni del campione in anticipo. Calcolare le dimensioni dei campioni in anticipo consente di garantire una potenza sufficiente per visualizzare un incremento ragionevole. Puoi quindi eseguire il test A/B per una durata fissa senza interromperlo o apportare modifiche. Se il risultato di un test A/B mostra un incremento statisticamente significativo su una o più esperienze, è probabile che un’attività personalizzata abbia esito positivo. La personalizzazione può funzionare anche se non ci sono differenze nei tassi di risposta generali delle esperienze. In genere, il problema deriva dal fatto che le offerte o le posizioni non hanno un impatto sufficiente sull’obiettivo di ottimizzazione da rilevare con significatività statistica.
In entrata Automated Personalization, l'URL e le regole di test dei modelli vengono aggiunti al Target vincolo di immissione della richiesta (ad esempio, target-global-mbox), in cui vengono valutati una sola volta. Quando un utente si qualifica per un’attività, le regole di targeting a livello di richiesta di Target non vengono rivalutate. Tuttavia, il pubblico di destinazione viene aggiunto alle regole di targeting per la posizione.
Soluzione: Aggiungi le regole del modello necessarie come pubblico-input dell’attività. La valutazione del pubblico avviene su ogni richiesta/chiamata.
Si tratta di un comportamento previsto.
In un Automated Personalization attività, una volta convertita una metrica di conversione (che si tratti di obiettivo di ottimizzazione o di corrispondenza), il visitatore viene rilasciato dall’esperienza e l’attività viene riavviata.
Prendiamo ad esempio un’attività con una metrica di conversione (C1) e una metrica aggiuntiva (A1). A1 dipende da C1. Quando un visitatore accede all’attività per la prima volta e i criteri di conversione per A1 e C1 non vengono soddisfatti, la metrica A1 non consegue la conversione a causa della dipendenza dalla metrica di successo. Se il visitatore converte C1 e poi A1, A1 non viene ancora convertito perché quando C1 viene convertito, il visitatore viene rilasciato.