有时候,活动没有按预期进行。以下是您在使用时可能面临的一些潜在挑战 Automated Personalization (AP)以及一些建议的解决方案。
更改几项活动设置可以减少构建模型所需的预计时间,包括您的中的体验数量 Automated Personalization 活动、您网站的流量以及您选择的成功量度。
解决方案: 查看活动设置,了解是否愿意进行任何更改以提高构建模型的速度。
您需要考虑多个因素 Automated Personalization 用于生成提升度的活动:
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。 提前计算样本大小有助于确保有足够的能力来看到合理的提升。 然后,您可以在不停止或进行任何更改的情况下,在固定的持续时间内运行A/B测试。 如果A/B测试结果显示一个或多个体验在统计上显着提升,则个性化活动可能会成功。 即使体验的总体响应率没有差异,个性化也可以正常工作。 通常,问题源于选件或位置对优化目标的影响不足以被检测出具有统计显着性的情况。
在 Automated Personalization,则URL和模板测试规则将添加到 Target 请求条目约束(例如target-global-mbox),其中仅评估一次。 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: 添加必要的模板规则作为活动的输入受众。 每次进行请求/调用时,都会进行受众评估。
这是符合预期的。
在 Automated Personalization 活动,转化量度(无论是优化目标还是后期目标)发生转化后,访客将会从体验中释放,并且活动会重新开始。
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。如果访客先转换C1,然后再转换A1,则仍不会转换A1,因为转换C1时,访客将会释放。