Aktivitätstypen in Target

Laden Sie eine interaktive PDF-Datei herunter, in der die verschiedenen Aktivitätstypen in Adobe Target beschrieben werden.

NOTE
Um zu erfahren, wie Sie optimale Ergebnisse erreichen und diese freigeben können, laden Sie die interaktive Anleitung für Adobe Target-Aktivitäten (PDF) herunter.
Dieser Artikel enthält keine Informationen zu Empfehlungsaktivitäten. Sie können Empfehlungen in A/B-Tests, Automatische Zuordnung, Automatisches Targeting und Experience Targeting einbeziehen. Weitere Informationen finden Sie unter Recommendations als Angebot. Diese Funktion erfordert, dass Sie über eine Target Premium-Lizenz verfügen.

Welche Funktion hat sie? section_4ECAACC68723402EB3649033190E1BBC

Aktivitätstyp
Details

Manueller A/B-Test

Symbol

Vergleicht zwei oder mehr Erlebnisse, um zu prüfen, welches Erlebnis über einen zuvor definierten Testzeitraum Konversionen am meisten verbessert.

Weitere Informationen finden Sie unter A/B-Test.

Automatische Zuordnung

Symbol „Automatische Zuordnung“

Identifiziert einen Gewinner unter zwei oder mehr Erlebnissen und leitet den Traffic dann an das gewinnende Erlebnis weiter. Die Konversionen steigern sich, während der Test ausgeführt wird und hinzulernt.

Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Zuordnung.

Automatisches Targeting

Symbol „Automatisches Targeting“

Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem mehrere von Marketing-Fachleuten definierte Erlebnisse mit hoher Leistung identifiziert werden und das passendste Erlebnis für Benutzende bereitgestellt wird. Dies basiert auf den individuellen Kundenprofilen und dem Verhalten ähnlicher vorheriger Besuchenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Targeting für personalisierte Erlebnisse.

Automated Personalization (AP)

Symbol „Automatische Personalisierung“

Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem spezielle Angebote oder Nachrichten kombiniert und anschließend basierend auf den individuellen Kundenprofilen verschiedene Angebotsvarianzen zugeordnet werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Automated Personalization.

Multivariate Tests (MVT)

Symbol „Multivariate Tests“

Vergleicht Kombinationen aus Angeboten für Elemente auf einer Seite, um zu bestimmen, welche Kombination für eine spezielle Zielgruppe die besten Ergebnisse erzielt. Identifiziert zudem das Element der Seite, durch das für Konversionen über einen zuvor definierten Zeitraum die besten Verbesserungen erzielt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Multivarianz-Test.

Erlebnis-Targeting (XT)

Symbol „Experience Targeting“

Stellt Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz aus von Marketing-Fachleuten definierten Regeln und Kriterien bereit.

Weitere Informationen finden Sie unter Erlebnis-Targeting.

Warum verwenden Sie diesen Aktivitätstyp? section_46A70DD7CE3448749E635DDF5EAFC131

Aktivitätstyp
Grund
Manueller A/B-Test
Ein stark gesteuertes Experiment mit Traffic-Messungen, die nach Prozentsätzen statt nach einer Regel aufgeteilt sind. Es ermöglicht Ihnen das Analysieren der Testdaten, das Sammeln von Erkenntnissen zu Ihrer Zielgruppe und das Bestimmen des Erlebnisses mit der besten Leistung.
Automatische Zuordnung
Eine Methode zum Identifizieren eines Gewinnererlebnisses und zum Anpassen der Traffic-Zuordnung, sodass das gewinnende Erlebnis schnellstmöglich für Besuchende bereitgestellt werden kann. Dadurch wird eine schnellere und höhere Konversionswahrscheinlichkeit erzielt.
Automatisches Targeting
Eine Methode zum Identifizieren der Gewinner unter mehreren Erlebnissen und zum anschließenden Bereitstellen des am besten geeigneten Erlebnisses für spezifische Besucher. Das Targeting wird im Laufe der Zeit im Zuge der sich verändernden Besucherinteressen angepasst, weil der Algorithmus die Neigung eines Besuchers zur Konversion für ein bestimmtes Erlebnis in einer bestimmten Zeit vorhersagt.
Automated Personalization (AP)
Eine Methode zum Personalisieren eines Angebotssatzes (erstellt oder vordefiniert, in Elementen auf einer einzelnen oder auf mehreren Seiten) und Bereitstellen von Angebotskombinationen, mit denen Besuchende am besten angelockt werden.
Multivariate Tests (MVT)
Eine Möglichkeit, mehrere Angebote in mehreren Elementen anzuzeigen und dann die resultierenden einzigartigen Erlebnisse gleichzeitig mit einem bestimmten Ziel zu testen. So kann ermittelt werden, welche Variante des Elements am erfolgreichsten ist. Eine MVT-Aktivität kann auch zeigen, welche Elemente die größten positiven oder negativen Auswirkungen auf die Interaktion einer Besucherin bzw. eines Besuchers haben.
Experience Targeting (XT)
Eine Methode für das Targeting spezieller Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz mit definierten Zuordnungsregeln.

Welche Art von Marketing-Fachleuten sollten eine Aktivität verwenden? section_A843D663D3E543FFB1A594266B560395

Aktivitätstyp
Vermarkter
Manueller A/B-Test

Kennt sich mit Statistiken aus.

Hat die Zeit, das Ende des Testzeitraums abzuwarten, um die Ergebnisse zu analysieren.

Automatische Zuordnung

Hat ein kurzes Zeitfenster.

Muss das beste Erlebnis ermitteln und schnell bereitstellen.

Möchte in der Lage sein, während der Testausführung einen Blick auf die Ergebnisse zu werfen.

Automatisches Targeting

Hat verschiedene qualifizierte Erlebnisse.

Möchte speziellen Besuchenden zur optimalen Zeit Erlebnisse basierend auf ihren dynamischen und sich ändernden Profilen zuordnen.

Automated Personalization (AP)

Hat ein oder mehrere Angebote.

Möchte Angebotskombinationen erstellen, die für eine Vielzahl von einzigartigen Profile und Verhaltensweisen optimale personalisierte Erlebnisse für spezifische Benutzende liefern.

Multivariate Tests (MVT)

Kennt sich mit Statistiken aus.

Hat ein oder mehrere Angebote.

Möchte Konversions-Trends bezüglich der Interaktionen mit Seitenelementen analysieren.

Experience Targeting (XT)
Muss für eine spezifische Zielgruppe ein bestimmtes Erlebnis oder einen bestimmten Inhalt bereitstellen.

Statistische Details section_22CF2D07DB054505AB5EC702B99A5BB0

Aktivitätstyp
Details
Manueller A/B-Test
Der Test vergleicht alle Challenger-Erlebnisse mit einem Kontrollerlebnis und weist dann allen Erlebnissen einen Rang zu. Dabei wird sowohl ein erfolgreichstes als auch ein Verlierererlebnis im Vergleich zum Kontrollerlebnis bestimmt.
Automatische Zuordnung
Der Test erzeugt direkt eine statistische Garantie für einen echten Gewinner und leitet dann mithilfe des erfolgreichsten Erlebnisses mehr Traffic zu den Zielgruppen mit höherer Konversionswahrscheinlichkeit.
Automatisches Targeting
Der Optimierungsmechanismus identifiziert die relevante Zielgruppe für jedes Erlebnis, indem er Steigerungen und Rückgänge im Zeitverlauf anzeigt, und bevor er bestimmt, welches Erlebnis für welche Besuchenden bereitgestellt werden soll. Der Optimierungsmechanismus wird durch Konversionen, Segmente, Parameter und Profilskripte informiert. An dieser Stelle wird der zu verwendende Algorithmus ausgewählt, um eine höhere Steigerungs- und Konversionsrate zu generieren.
Automated Personalization (AP)
Der Optimierungsmechanismus passt fortlaufend an, welche Erlebnisse für welche Besucher bereitgestellt werden. Dies basiert auf dem Verhalten neuer Besuchenden und dem bisherigen Verhalten ähnlicher Besuchenden, wobei die Leistung eines Angebots anhand gleichzeitiger Kontrollgruppen gemessen wird.
Multivariate Tests (MVT)
Der Test hilft bei der Bestimmung des relativen Einflusses, den spezielle Elemente auf die Konversion haben.
Experience Targeting (XT)
Die Methode definiert Regeln für das Targeting eines speziellen Erlebnisses oder eines speziellen Inhalts für eine spezifische Zielgruppe. Kundinnen und Kunden können auf Erlebnisebene Aktualisierungen vornehmen.

Vorteile und Überlegungen section_56C46ABEF7B945DDA0C1E6D714377123

Aktivitätstyp
Vorteile
Zu beachten
Manueller A/B-Test
A/B-Tests vermitteln Ihnen ein umfassendes Verständnis bezüglich der Leistung der einzelnen Erlebnisse, statt dass Sie nur erfahren, welches Erlebnis die beste Leistung erzielt.

Wenn Sie sich bei einem A/B-Test die Testergebnisse ansehen, bevor der Stichprobenumfang erreicht ist, riskieren Sie, dass Sie ungenauen Ergebnissen vertrauen (Sie können nicht frühzeitig „hineinlinsen“!).

Die Ursache dafür liegt darin, dass im Gegensatz zur automatischen Zuweisung bei einem A/B-Test die Traffic-Bereitstellung feststeht. Dies ist auch dann der Fall, wenn Sie erkannt haben, dass einige Erlebnisse eine bessere Leistung erzielen als andere.

Informationen zu Best Practices für A/B-Testaktivitäten finden Sie unter Wie lange sollten A/B-Tests laufen? und Zehn häufige Fehler bei A/B-Tests und sie vermieden werden können.

Automatische Zuordnung
Durch das automatische Zuweisen werden die Kosten eines typischen A/B-Tests gesenkt, weil er eine höhere Gesamtkonversionsrate bietet als ein manueller A/B-Test. Die Konversionsrate ist höher, weil beim automatischen Zuweisen mehr Traffic an das Erlebnis mit der besten Leistung geleitet wird. Das heißt, Sie können den Vorteil des jeweiligen erfolgreichsten Erlebnisses noch vor dem Ende des Testzeitraums erkennen (Sie können vorab hineinlinsen!).

Beim automatischen Zuweisen wird zwar der Gewinner identifiziert, unter den Verlierern erfolgt jedoch keine Differenzierung. Wenn Sie wissen müssen, welche Leistung mit den einzelnen Erlebnissen erzielt wurde, ist der A/B-Test vorzuziehen.

Die Funktion Automatisch zuweisen funktioniert nur mit der erweiterten Metrikeinstellung „Anzahl erhöhen und Benutzer in Aktivität belassen“. Wenn wiederholte Konversionen nicht gezählt werden sollen, sollten Sie den A/B-Test verwenden.

Automatisches Targeting
Beim automatischen Targeting wird das maschinelle Lernen auf beliebige Erlebnisse angewendet. Dies schließt auch Erlebnisse mit mehreren Seiten ein. Mit der Aktivität Automatisches Targeting können Sie außerdem beim Anwenden des bekannten Workflows für den A/B-Test vom Wert der Automated Personalization profitieren.
Wenn Sie beim automatischen Targeting den Inhalt Ihrer Angebote oft oder regelmäßig ändern möchten, benötigt der Algorithmus nach jeder Änderung ausreichend Zeit zum Erkennen der Lerninhalte und für die Bereitstellung dieser Inhalte für die richtigen Besuchenden.
Automated Personalization (AP)
Mit Automated Personalization können Sie all Ihre Angebote an zentraler Stelle sammeln und der Algorithmus bestimmt die optimale Kombination aus den Angeboten. Die Angabe oder Erstellung individueller Erlebnisse ist nicht erforderlich. Für Automated Personalization wird derselbe maschinelle Lernalgorithmus wie beim automatischen Targeting verwendet.

Wenn Sie mehrere Angebote kombinieren, kommt es zu einer kombinatorischen Explosion, für die wiederum viel Traffic erforderlich ist. Der Algorithmus von Automated Personalization berücksichtigt viele Faktoren, sodass der größtmögliche Traffic erforderlich ist.

Automated Personalization kann keine Berichte in Analytics for Target (A4T) verarbeiten.

Multivariate Tests (MVT)
Mit multivariaten Tests können Sie mehrere Elemente gleichzeitig testen.

Ein multivariater Test ist zeitaufwendig und aufgrund der vielen beteiligten Variablen liefert er nicht zwangsläufig mit Sicherheit ein erfolgreiches Erlebnis.

Den zum Abschließen des Tests benötigten Traffic zu erreichen, ist oftmals eine große Herausforderung. Da alle Experimente mit multivariaten Tests vollfaktoriell sind, können zu viele gleichzeitig geänderte Elemente schnell zu einer großen Anzahl möglicher Kombinationen führen, die getestet werden müssen.

Selbst bei einer Website mit ziemlich hohem Traffic-Aufkommen kann es schwierig werden, einen Test mit mehr als 25 Kombinationen innerhalb einer vernünftigen Zeit abzuschließen.

Experience Targeting (XT)

Mit Experience Targeting können Sie schnell auf Erkenntnisse reagieren, die aus beliebigen Aktivitätsergebnissen abgeleitet wurden.

Wenn Sie beispielsweise einen A/B-Test ausgeführt haben, bei dem zwar der Challenger nicht besser war als die Kontrolle, die Ergebnisse jedoch darauf hindeuten, dass bei einem sehr speziellen Besuchersegment in der Tat mit dem Challenger ein vierfach höherer Konversionswert erzielt wurde als mit der Kontrolle, können Sie Experience Targeting verwenden, um das Challenger-Erlebnis an das jeweilige Segment weiterzuleiten.

Beim Erlebnis-Targeting können Sie die Prozentaufteilung eines Erlebnisses über mehrere Zielgruppen nicht kontrollieren.
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