Ibland blir aktiviteterna inte som förväntat. Här är några potentiella utmaningar som du kan stöta på när du använder Automated Personalization (AP) och vissa föreslagna lösningar.
Det finns flera ändringar av aktivitetsinställningarna som kan minska den förväntade tiden att skapa modeller, inklusive antalet upplevelser i Automated Personalization -aktivitet, trafiken till er webbplats och de resultat ni valt.
Lösning: Granska din aktivitetskonfiguration och se om det finns några ändringar du vill göra för att förbättra hastigheten som modellerna bygger på.
Det krävs flera faktorer för en Automated Personalization Aktivitet för att skapa lyft:
Lösning: Det bästa sättet att agera är att först se till att det innehåll och de platser som utgör aktivitetsupplevelserna verkligen gör skillnad i den totala svarsfrekvensen med hjälp av ett enkelt, icke-personaliserat A/B-test. Var noga med att beräkna exempelstorlekarna i förväg. Genom att beräkna provstorlekar i förväg kan du säkerställa att det finns tillräckligt med kraft för att se en rimlig lyft. Du kan sedan köra A/B-testet med en fast varaktighet utan att stoppa det eller göra några ändringar. Om ett A/B-testresultat visar en statistiskt signifikant förbättring av en eller flera av upplevelserna är det troligt att en personaliserad aktivitet blir framgångsrik. Personalisering kan fungera även om det inte finns några skillnader i den totala svarsfrekvensen för upplevelserna. Vanligtvis beror problemet på erbjudanden eller platser som inte har tillräckligt stor inverkan på optimeringsmålet för att kunna identifieras med statistisk betydelse.
I Automated Personalizationläggs URL- och malltestreglerna till i Target begärandebegränsning (till exempel target-global-mbox), där de bara utvärderas en gång. När en användare kvalificerar sig för en aktivitet utvärderas inte målinriktningsreglerna på målförfrågansnivå. Målgruppen läggs dock till i reglerna för målinriktning mot plats.
Lösning: Lägg till nödvändiga mallregler som aktivitetens målgrupp. Målgruppsutvärdering sker vid varje begäran/anrop.
Detta förväntas.
I en Automated Personalization när ett konverteringsmått (vare sig optimeringsmål eller postmål) konverteras, kommer besökaren att frigöras från upplevelsen och aktiviteten startas om.
Det finns till exempel en aktivitet med ett konverteringsmått (C1) och ett ytterligare mått (A1). A1 är beroende av C1. När en besökare går in i aktiviteten för första gången och villkoren för konvertering av A1 och C1 inte konverteras, konverteras inte mätvärdena A1 på grund av beroendet av framgångsmått. Om besökaren konverterar C1 och sedan konverterar A1, konverteras A1 fortfarande inte eftersom besökaren frigörs när C1 konverteras.