上載資料 Target 個性化算法

在中構建個性化模型時，離線資料（如CRM資訊或客戶流失傾向得分）可能非常有價值 Adobe Target Automated Personalization （美聯社）活動。

有數種方式可以在自動個人化 (AP) 和自動鎖定目標個人化演算法中輸入資料。除了 將資料獲取到目標的方法、Experience Cloud共用受眾(Adobe Analytics、受眾管理){target=“_blank”}和活動中報告受眾也用於我們的算法。

如需自動個人化和自動鎖定目標個人化演算法自動收集和使用之資料的相關資訊，請參閱自動個人化資料收集。

最佳實務

以下清單介紹了為 Target 個人化演算法上傳資料的最佳作法:

• Target 的個人化演算法可得到高品質資料越多，AP 和自動鎖定目標活動中產生的模型品質就越好。
• 限制使用多個提供相同用途的設定檔指令碼或屬性。
• 如果不需要，請勿傳遞唯一的 ID，例如工作階段 ID。
• 複查 Target 自動收集的資料 (Target 個人化演算法的資料收集)，如此一來，您便不會傳送重複的資訊。例如，Target 會使用 IP 位址來判斷訪客的郵遞區號。不必以單獨的變數傳遞此資訊。
• 請勿在相同屬性/變數中傳遞多個值。如果連接多個變數，Target 的個人化演算法會將每個字串視為唯一值，降低個人化資訊的價值。
• 使用易記且有意義的命名慣例讓您的個人化前瞻分析報表更清晰易懂。

Business.Adobe.com 資源

Multi Armed Bandit Testing Enterprise Governance Mobile Optimization Behavioral Targeting Recommendation Engine Multivariate Testing