Liste häufig gestellter Fragen zur automatisierten Personalisierung (AP).
Sie können bei der Erstellung einer Automated Personalization (AP) oder eines automatischen Targetings (AT) ein Kontrollerlebnis auswählen.
Mit dieser Funktion können Sie den gesamten Kontroll-Traffic basierend auf dem in der Aktivität konfigurierten Traffic-Zuordnungsprozentwert zu einem bestimmten Erlebnis leiten. Anschließend können Sie in den Leistungsberichten den personalisierten Traffic mit dem Kontroll-Traffic zu diesem einen Erlebnis vergleichen.
Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden eines bestimmten Erlebnisses als Kontrolle.
Es gibt keine Option, mit der sich der Vergleich von AP mit einem Standarderlebnis aktivieren lässt. Wenn jedoch als Workaround ein Standardangebot oder -erlebnis als Teil der Gesamtaktivität vorhanden ist, können Sie zum besseren Verständnis der Basisleistung auf das Kontrollsegment in den Berichten klicken und dieses spezielle Angebot im resultierenden Bericht auf Angebotsebene suchen. Die für dieses Angebot aufgezeichnete Konversionsrate kann verwendet werden, um mit der Konversionsrate des gesamten Segments "Random Forest"zu vergleichen. Somit lässt sich vergleichen, welche Leistung die Maschine im Vergleich zum Standardangebot erbringt.
Wenn Sie eine Seite mit geringerem Traffic personalisieren oder strukturelle Änderungen an dem Erlebnis vornehmen möchten, das Sie personalisieren, sollten Sie ggf. das automatische Targeting anstelle der automatisierten Personalisierung verwenden. Siehe Automatisches Targeting.
Schließen Sie ggf. eine A/B-Aktivität zwischen den Angeboten und Positionen ab, die Sie für Ihre Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ planen zu verwenden, um sicherzustellen, dass sich die Position(en) und Angebote auf das Optimierungsziel auswirken. Wenn eine A/B-Aktivität keinen signifikanten Unterschied aufzeigen kann, ist das Generieren der Steigerung durch die automatisierte Personalisierung wahrscheinlich ebenfalls fehlerhaft.
Mithilfe der Traffic-Schätzung können Sie einschätzen, wie lange es dauert, bis Personalisierungsmodelle in Ihrer Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ erstellt werden.
Legen Sie die Zuordnung zwischen dem Kontroll- und Zielgruppe fest, bevor Sie Ihre Aktivität basierend auf Ihren Zielen starten.
Je nach Ziel Ihrer Aktivität und ausgewähltem Kontrolltyp gibt es drei Szenarien:
Targeting-Regeln sollten sparsam verwendet werden, da sie die Optimierungsfähigkeit des Modells beeinträchtigen können.
Berichterstellungsgruppen können den Erfolg Ihrer Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ begrenzen. Sie sollten nur unter bestimmten Bedingungen verwendet werden.
Lesen Sie die folgenden häufig gestellten Fragen und Antworten, während Sie mit Automated Personalization Aktivitäten:
Target besitzt eine harte Begrenzung von 30.000 Erlebnissen. Bei weniger als 10.000 erstellten Erlebnissen ist die Funktionsweise jedoch am besten.
Diese Beschränkung gilt selbst dann, wenn bei der Aktivität die Option Duplikate nicht anzeigen aktiviert ist.
Sobald der Besucher zur entsprechenden Position gelangt, wird der Satz der möglichen Angebote, die dem Besucher angezeigt werden, anhand der Regeln vom Typ „Kundenansprache auf Angebotsebene“ bestimmt. Anschließend wählt der Algorithmus das Angebot aus, das entsprechend der Prognose durch das Modell den besten erwarteten Umsatz oder die beste Konversionschance aufweist. Beachten Sie, dass sich das Angebots-Targeting auf die Wirksamkeit der maschinellen Lernalgorithmen von Target auswirkt und daher möglichst sparsam eingesetzt werden sollte.
Es sind vier Faktoren erforderlich, damit eine Aktivität vom Typ „Automated Personalization“ eine Steigerung generiert:
Es empfiehlt sich zunächst mithilfe eines einfachen, nicht personalisierten A/B-Tests sicherzustellen, dass der Inhalt und die Positionen, aus denen die Aktivitätserlebnisse bestehen, wirklich einen Unterschied zu den Gesamtantwortraten darstellen. Berechnen Sie die Stichprobengrößen im Voraus, um sicherzustellen, dass eine ausreichende Leistung vorliegt, um eine angemessene Steigerung zu sehen. Führen Sie zudem den A/B-Test für eine feste Dauer aus, ohne ihn anzuhalten oder Änderungen vorzunehmen. Wenn in den Ergebnissen eines A/B-Tests eine signifikante Steigerung von mindestens einem Erlebnis gezeigt wird, ist es wahrscheinlich, dass eine personalisierte Aktivität funktioniert. Natürlich kann die Personalisierung selbst dann funktionieren, wenn keine Unterschiede in den Gesamtantwortraten der Erlebnisse vorliegen. Das Problem geht in der Regel auf Angebote/Positionen zurück, die sich nicht stark genug auf das mit statistischer Bedeutung zu ermittelnde Optimierungsziel auswirken.
Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei der automatisierten Personalisierung.
Die automatisierte Personalisierung leitet Besucher zu dem Erlebnis weiter, das die höchste prognostizierte Erfolgsmetrik basierend auf den neuesten Random Forest-Modellen aufweist, die für die einzelnen Modelle erstellt wurden. Diese Prognose basiert auf den spezifischen Informationen des Besuchers und dem Besuchskontext.
Angenommen, eine Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ hatte zwei Positionen mit jeweils zwei Angeboten. An der ersten Position weist Angebot A eine prognostizierte Konversionsrate von 3 % für einen bestimmten Besucher auf, während Angebot B eine prognostizierte Konversionsrate von 1 % aufweist. An der zweiten Position weist Angebot C eine prognostizierte Konversionsrate von 2 % für denselben Besucher auf, während Angebot D eine prognostizierte Konversionsrate von 5 % aufweist. Daher würde die automatisierte Personalisierung diesem Besucher ein Erlebnis mit Angebot A und Angebot D unterbreiten.
Die automatisierte Personalisierung kann als eine „Always on“-Personalisierung verwendet werden, die kontinuierlich optimiert wird. Insbesondere besteht für zeitlose Inhalte keine Notwendigkeit, Ihre Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ anzuhalten. Wenn Sie wesentliche Änderungen an den Inhalten vornehmen möchten, die den aktuell in Ihrer Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ vorhandenen Angeboten nicht ähneln, empfiehlt es sich, eine neue Aktivität zu beginnen, damit andere Benutzer, die Berichte anzeigen, nicht verwirrt werden oder sich auf vergangene Ergebnisse mit anderen Inhalten beziehen.
Wie lange es dauert, bis Modelle in Ihrer Aktivität erstellt werden, hängt in der Regel vom Traffic Ihrer ausgewählten Aktivitätsposition(en) und Ihrer Aktivitätserfolgsmetrik ab. Verwenden Sie stattdessen die Traffic-Schätzung, um zu bestimmen, wie lange das Erstellen von Modellen in Ihrer Aktivität erwartungsgemäß dauert.
Nein, es müssen mindestens zwei Modelle in Ihrer Aktivität erstellt werden, damit die Personalisierung gestartet wird.
Sie können beginnen sich die Ergebnisse Ihrer Aktivität vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ anzusehen, sobald Sie mindestens über zwei Erlebnisse mit für das Erlebnis erstellten Modellen (grünes Häkchen) verfügen, die Modelle erstellt haben.
Überprüfen Sie Ihre Aktivitätseinrichtung dahingehend, ob Sie Änderungen vornehmen möchten, um die Geschwindigkeit zu verbessern, in der Modelle erstellt werden.
Aktivitäten vom Typ „Automatisierte Personalisierung“ werden einmal pro Sitzung ausgewertet. Wenn für ein bestimmtes Erlebnis qualifizierte aktive Sitzungen vorhanden waren und diesen nun neue Angebote hinzugefügt werden, wird Benutzern der neue Inhalt zusammen mit den zuvor angezeigten Angeboten angezeigt. Da sie zuvor für diese Erlebnisse qualifiziert wurden, werden sie ihnen weiterhin für die Dauer der Sitzung angezeigt. Wenn dies bei jedem einzelnen Seitenbesuch ausgewertet werden soll, sollten Sie den Erlebnis-Targeting-Aktivitätstyp (XT) ändern.
Von der Änderung der Zielmetrik inmitten einer Aktivität raten wir ab. Auch wenn es möglich ist, die Zielmetrik während einer Aktivität in der Benutzeroberfläche von Target zu ändern, sollten Sie dies nicht tun, sondern stattdessen eine neue Aktivität starten. Es ist unmöglich, vorherzusagen, was passiert, wenn die Zielmetrik einer Aktivität während deren Ausführung geändert wird.
Diese Empfehlung gilt gleichermaßen für automatische Zuordnungs-, automatische Targeting- und Automated Personalization-Aktivitäten, die Target oder Analytics (A4T) als Berichtsquelle verwenden.
Verwenden der Berichtsdaten zurücksetzen -Option für Automated Personalization -Aktivitäten nicht vorgeschlagen werden. Obwohl die sichtbaren Berichtsdaten entfernt werden, entfernt diese Option nicht alle Trainings-Datensätze aus der Automated Personalization -Modell. Statt die Berichtsdaten zurücksetzen -Option für Automated Personalization Aktivitäten erstellen, eine neue Aktivität erstellen und die ursprüngliche Aktivität deaktivieren. (Hinweis: Diese Leitlinien gelten auch für Automatische Zuordnung und Automatisches Targeting Aktivitäten.)
Ein Modell wird erstellt, um die Leistung der personalisierten Strategie im Vergleich zum zufällig bereitgestellten Traffic im Vergleich zum Senden des gesamten Traffics an das insgesamt erfolgreichste Erlebnis zu ermitteln. Dieses Modell berücksichtigt nur Treffer und Konversionen in der Standardumgebung.
Der Traffic aus einem zweiten Satz von Modellen wird für jede Modellgruppe (AP) oder jedes Erlebnis (AT) erstellt. Für jedes dieser Modelle werden Treffer und Konversionen in allen Umgebungen berücksichtigt.
Anfragen werden daher unabhängig von der Umgebung mit demselben Modell bedient, aber die Mehrzahl des Traffics sollte aus der Standardumgebung stammen, um sicherzustellen, dass das identifizierte Gesamterlebnis mit dem realen Verhalten übereinstimmt.