有时候,活动没有按预期进行。此处介绍了使用自动个性化时可能会遇到的一些潜在问题,以及一些解决方法建议。
可通过对活动设置进行一些更改,减少构建模型的预期时间,这些设置包括自动个性化测试中的体验数量、网站流量和选择的成功量度。
解决方法:查看活动设置,看看您是否愿意做出一些更改以提高构建模型的速度。
需要具备多项因素,AP 活动才能生成提升度。
解决方案:最好的做法是首先通过简单的非个性化 A/B 测试,确保构成活动体验的内容和位置对整体响应率真正发挥了作用。务必提前计算样本量,以确保有足够的样本以便看到合理的提升,并在一段固定的时间内运行 A/B 测试,且不要终止或对其进行任何更改。如果 A/B 测试显示一个或多个体验具有统计意义的提升,则个性化活动有可能会奏效。当然,即便体验的总体响应率没有差异,个性化也可能会起作用。通常来说,出现这个问题是因为,对优化目标没有较大影响的选件/位置被检测出具有统计学意义。
在AP中,URL和模板测试规则将添加到 Target 请求条目约束(例如target-global-mbox),其中只计算一次。 用户符合活动资格后,不会重新评估Target请求级别的定位规则。 但是,定位受众会添加到位置定位规则中。
解决方案:将必需的模板规则作为营销活动的输入受众进行添加。每次进行请求/调用时,都会进行受众评估。
在下一版本中将解决此问题。
这是符合预期的。
在 AP 活动中,一旦转化量度(不论是优化目标还是发布目标)被转化,便会将相应用户从体验中释放出来,然后重新启动活动。
例如,一个活动拥有一个转化量度 (C1) 和一个其他量度 (A1)。A1 依赖于 C1。当访客首次进入活动,并且转化 A1 和 C1 的标准并未实现转化,那么由于成功量度的依赖关系,量度 A1 不会进行转化。如果访客先转化了 C1,然后转化了 A1,则 A1 仍不会实现转化,因为一旦 C1 完成转化,该访客便会被释放。