アクティビティで不測の問題が生じることもあります。Automated Personalization を使用しているときに生じることがある問題と、推奨の解決策を紹介します。
Automated Personalization テスト内のエクスペリエンスの数やサイトへのトラフィック、選択した成功指標など、アクティビティのいくつかの設定を変更することで、モデルの構築に要する推定時間を減らすことができます。
解決策:アクティビティの設定を見て、モデルの構築を早めるために加えられる変更がないか確認します。
AP アクティビティの上昇率を確認するためには、次の条件を満たす必要があります。
解決策:まず、パーソナライゼーションをおこなわない簡単な A/B テストを実施して、アクティビティのエクスペリエンスを構成するコンテンツと場所が、全体的な反応率に一定以上の効果をもたらすかどうかを確認することをお勧めします。事前にサンプルサイズを算出して、信頼できる上昇率を導き出せるだけのトラフィックがあるかを確認し、一定期間 A/B テストを実施します。その間、テストを中断せず、変更も加えません。A/B テストの結果から、統計的に有意な上昇率を示したエクスペリエンスが見つかったら、パーソナライズされたアクティビティが高い効果を発揮する公算が高いと考えられます。もちろん、エクスペリエンスの全体的な反応率に差異がなかった場合でも、パーソナライゼーションが効果を発揮する可能性があります。よくあるのは、オファーや場所が最適化目標に与える効果が小さいことが原因で、統計的に有意な差が検出されないという問題です。
APでは、URLとテンプレートのテストルールがTargetリクエストエントリ制約(例えば、ターゲットグローバルmbox)に追加され、1回だけ評価されます。 ユーザーがアクティビティの資格を得たら、ターゲットリクエストレベルのターゲットルールは再評価されません。 ただし、ターゲットオーディエンスは、場所のターゲットルールに追加されます。
ソリューション:必要なテンプレートルールをキャンペーンの入力オーディエンスとして追加します。各リクエスト/呼び出しごとにオーディエンス評価が発生します。
これは、今後のリリースで修正される予定です。
これは期待されたとおりです。
AP アクティビティでは、コンバージョン指標(最適化目標または投稿目標)がコンバートされると、ユーザーはエクスペリエンスから解放され、アクティビティが再開されます。
例えば、コンバージョン指標(C1)および追加の指標(A1)を持つアクティビティがあります。A1 は、C1 に依存しています。訪問者が初めてアクティビティに入り、A1 および C1 をコンバートするための基準がコンバートされない場合、成功指標の依存関係が原因で指標 A1 はコンバートされません。訪問者が C1 をコンバートし、次に A1 をコンバートした場合、C1 がコンバートされるとすぐに訪問者は解放されるので、A1 は、依然としてコンバートされません。