Lista de preguntas más frecuentes sobre la Personalización automatizada (AP).
Puede seleccionar una experiencia para utilizarla como control mientras crea una actividad de Personalización automatizada (AP) o de Segmentación automática (AT).
Esta función le permite dirigir todo el tráfico de control a una experiencia específica, según el porcentaje de asignación de tráfico configurado en la actividad. Luego puede evaluar los informes de rendimiento del tráfico personalizado respecto al tráfico de control a esa experiencia.
Para obtener más información, consulte Uso de una experiencia específica como control.
No existe una opción para comparar la AP con una experiencia predeterminada. Sin embargo, como alternativa, si existe una oferta o experiencia predeterminada como parte de la actividad general, para comprender su rendimiento inicial puede hacer clic en el segmento “Control” de los informes y colocar la oferta concreta en el informe a nivel de oferta resultante. Las tasas de conversión registradas para esta oferta pueden usarse para compararlas con las tasas de conversión del segmento “Bosque aleatorio” al completo. Esto ayuda a comparar cómo funciona la máquina en comparación la oferta predeterminada.
Si está buscando personalizar una página de menor tráfico o si desea realizar cambios estructurales en la experiencia que está personalizando, considere usar la segmentación automática en lugar de la Personalización automatizada. Consulte Segmentación automática.
Considere completar una actividad A/B entre las ofertas y las ubicaciones que planea utilizar en su actividad de Personalización automatizada para garantizar que la ubicación y las ofertas tengan un impacto en el objetivo de optimización. Si una actividad A/B no puede demostrar una diferencia significativa, la Personalización automatizada probablemente tampoco generará elevación.
Asegúrate de usar el Estimador de tráfico para que pueda tener una idea de cuánto tiempo tardará la creación de modelos de personalización en su actividad de Personalización automatizada.
Decida la asignación entre el control y el objetivo antes de comenzar la actividad en función de sus objetivos.
Hay tres situaciones que se deben tener en cuenta en función del objetivo de la actividad y el tipo de control seleccionado:
Las reglas de orientación deben usarse con la menor cantidad posible porque pueden interferir con la capacidad del modelo para optimizar.
Los grupos de informes pueden limitar el éxito de su actividad de personalización automatizada. Solo deben usarse bajo condiciones específicas.
Consulte las siguientes preguntas más frecuentes y respuestas mientras trabaja con actividades Automated Personalization:
Target tiene un límite estricto de 30 000 experiencias, pero funciona mejor cuando se crean menos de 10 000 experiencias.
Cuando llega cada visitante, el conjunto de posibles ofertas que el visitante puede ver que está determinado por las reglas de orientación de nivel de oferta. Luego, el algoritmo elige la oferta que el modelo predice que tendrá los mejores ingresos o posibilidades de conversión entre esas ofertas. Tenga en cuenta que la orientación de ofertas afecta a la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático de Target y, como resultado, debe utilizarse de la forma más moderada posible.
Hay varios factores necesarios para que una actividad de AP genere un alza:
El mejor curso de acción es asegurarse primero de que el contenido y las ubicaciones que componen las experiencias de actividad marquen realmente una diferencia en las tasas de respuesta generales mediante una prueba A/B simple no personalizada. Asegúrese de calcular los tamaños de muestra antes de tiempo para asegurarse de que haya suficiente energía para ver un levantamiento razonable y ejecutar la prueba A/B durante un tiempo determinado sin detenerlo ni realizar ningún cambio. Si los resultados de una prueba A/B muestran un aumento estadísticamente significativo en una o más de las experiencias, entonces es probable que una actividad personalizada funcione. Por supuesto, la personalización puede funcionar incluso si no hay diferencias en las tasas de respuesta general de las experiencias. Normalmente, el problema radica en que las ofertas/ubicaciones no tienen un impacto lo suficientemente grande en el objetivo de optimización para que se detecten con relevancia estadística.
Para obtener más información, Resolución de problemas de personalización automatizada.
La personalización automatizada dirige a los visitantes a la experiencia que tiene la mayor métrica de éxito prevista en función de los modelos de bosque aleatorio más recientes creados para cada modelo. Este pronóstico se basa en la información específica del visitante y el contexto de la visita.
Por ejemplo, supongamos que una actividad AP tiene dos ubicaciones con dos ofertas cada una. En la primera ubicación, la Oferta A tiene una tasa de conversión pronosticada del 3 % para un visitante específico y la Oferta B tiene una tasa de conversión pronosticada del 1 %. En la segunda ubicación, la Oferta C tiene una tasa de conversión pronosticada del 2 % para el mismo visitante y la Oferta D tiene una tasa de conversión pronosticada del 5 %. Por lo tanto, la Personalización Automatizada le brindaría a este visitante una experiencia con la Oferta A y la Oferta D.
La personalización automatizada se puede utilizar como una personalización “siempre activada” que se optimizará constantemente. Especialmente para contenido permanente, no es necesario detener su actividad de personalización automatizada. Si desea realizar cambios sustanciales en el contenido que no son similares a las ofertas actuales en su actividad de Personalización automatizada, la mejor práctica es comenzar una nueva actividad para que otros usuarios que revisen los informes no confundan ni relacionen resultados pasados con contenido diferente.
La cantidad de tiempo que tardan los modelos en desarrollar su actividad depende típicamente del tráfico a la/s ubicación/es de la actividad seleccionada y la métrica de éxito de la actividad. Use la Estimador de tráfico para determinar la duración esperada que los modelos necesitarán para desarrollar su actividad.
No, debe haber al menos dos modelos integrados dentro de su actividad para que comience la personalización.
Puede comenzar a observar los resultados de su actividad de personalización automatizada una vez que tenga al menos dos experiencias con los modelos creados (marca de verificación verde) para la experiencia que tienen los modelos generados.
Revise la configuración de su actividad y vea si hay algún cambio que esté dispuesto a hacer para mejorar la velocidad a la que se construirán los modelos.
Las actividades de personalización automatizada se evalúan una vez por sesión. Si hubo sesiones activas que se han calificado para una experiencia en particular y ahora se han agregado nuevas ofertas, los usuarios verán el nuevo contenido junto con las ofertas que se mostraron anteriormente. Debido a que anteriormente se han calificado para esas experiencias, todavía las verían durante la sesión. Si desea evaluar esto en cada visita a una página, debe cambiar al tipo de actividad de segmentación de experiencias (XT).
No se recomienda cambiar la métrica de objetivos a mitad de camino a través de una actividad. Aunque es posible cambiar la métrica de objetivos durante una actividad mediante la Target interfaz de usuario, siempre debe realizar el inicio de una nueva actividad. No garantizamos lo que sucede si cambia la métrica de objetivo en una actividad después de que se esté ejecutando.
Esta recomendación se aplica a actividades de asignación automática, Destinatario automático y Automated Personalization que utilizan Target o Analytics (A4T) como fuente de sistema de informes.
No se recomienda utilizar la opción Restablecer datos del informe para actividades Automated Personalization. Aunque elimina los datos de sistema de informes visibles, esta opción no elimina todos los registros de capacitación del modelo Automated Personalization. En lugar de utilizar la opción Restablecer datos del informe para actividades Automated Personalization, cree una nueva actividad y desactive la actividad original. (Nota: Esta guía también se aplica a las actividades de asignación automática y de Destinatario automático).
Se ha creado un modelo para identificar el rendimiento de la estrategia personalizada frente al tráfico servido al azar frente al envío de todo el tráfico a la experiencia ganadora general. Este modelo solo tiene en cuenta las visitas y las conversiones en el entorno predeterminado.
El tráfico de un segundo conjunto de modelos se genera para cada grupo de modelos (AP) o experiencia (AT). Para cada uno de estos modelos, se tienen en cuenta las visitas y conversiones en todos los entornos.
Por lo tanto, las solicitudes se presentarán con el mismo modelo, independientemente del entorno, pero la pluralidad de tráfico debe provenir del entorno predeterminado para garantizar que la experiencia ganadora global identificada sea coherente con el comportamiento real.