활동은 경우에 따라 예상대로 수행되지 않을 수 있습니다. 여기에서는 자동화된 개인화 및 일부 제안된 해결 방법을 사용할 때 발생할 수 있는 몇 가지 잠재적인 어려움에 대해 설명합니다.
자동화된 개인화 테스트에서의 경험 수, 사이트에 대한 트래픽 및 선택한 성공 지표를 포함하여 모델 작성 예상 시간을 줄일 수 있는 몇 가지 활동 설정 변경 사항이 있습니다.
해결 방법: 활동 설정을 검토하고 모델이 만들지는 속도를 개선하기 위해 변경할 수 있는 사항이 있는지 보십시오.
AP 활동이 상승도를 생성하려면 다음과 같은 몇 가지 요소가 필요합니다.
솔루션:가장 적합한 방법은 먼저 활동 경험을 구성하는 컨텐츠 및 위치가 간단한 개인화되지 않은 A/B 테스트를 사용하는 전반적인 응답률과 분명한 차이가 있는지 확인하는 것입니다. 반드시 미리 샘플 크기를 계산하여, 지정된 시간에 실행을 중단하거나 변경하지 않고도 적당한 상승도를 확인하고 A/B 테스트를 실행할 수 있는 전원이 있는지 확인하십시오. A/B 테스트 결과에 경험들 중 하나 이상에서 통계적으로 의미 있는 상승도가 나타난다면 개인화된 활동이 작동할 확률이 큽니다. 물론, 개인화는 경험의 전체 응답률에 차이가 없는 경우에도 작동할 수 있습니다. 일반적으로, 문제는 통계적 중요도를 갖는 것으로 감지되기에 충분히 큰 영향을 최적화 목록에 주지 않는 오퍼/위치에서 기인합니다.
AP에서 URL 및 템플릿 테스트 규칙이 Target 요청 항목 제한(예: target-global-mbox). 여기서 한 번만 평가됩니다. 사용자가 활동 자격을 얻으면 Target 요청 수준 타기팅 규칙이 다시 평가되지 않습니다. 그러나 타깃팅 대상이 위치 타깃팅 규칙에 추가됩니다.
솔루션: 필요한 템플릿 규칙을 캠페인의 입력 대상으로 추가합니다. 대상 평가는 각 요청/호출에 대해 발생합니다.
이 문제는 향후 릴리스에서 수정될 예정입니다.
이는 예상되었습니다.
AP 활동에서 전환 지표(최적화 목표 또는 사후 목표)가 전환되면 사용자는 경험에서 해제되고 활동이 다시 시작됩니다.
예를 들어 전환 지표(C1)와 추가적인 지표(A1)가 있는 활동이 있습니다. A1은 C1에 종속적입니다. 방문자가 처음으로 활동을 시작하고 A1 및 C1을 전환하기 위한 기준이 전환되지 않은 경우 지표 A1은 성공 지표 종속성으로 인해 전환되지 않습니다. 방문자가 C1을 전환한 후에 A1을 전환하는 경우, C1이 전환되는 즉시 방문자가 해제되므로 A1은 여전히 전환되지 않습니다.