Visualización de informes: preguntas más frecuentes sobre A4T

En este tema encontrará respuestas a preguntas que se plantean a menudo sobre la visualización de informes al utilizar Adobe Analytics como fuente de informes para Adobe Target (A4T).

¿Puedo ver mi Target datos de actividad en Analysis Workspace?

 Respuesta Puede utilizar Analysis Workspace para analizar su Target actividades y experiencias. La variable Panel de Analytics for Target permite ver el alza y la confianza hasta en tres métricas de éxito. También puede profundizar con tablas y visualizaciones.

Para obtener información detallada y ejemplos, abra el Analytics y Target: Tutorial Prácticas recomendadas de análisis, proporcionado por Adobe Experience League.

Dónde se pueden aplicar los segmentos en Analysis Workspace?

Los segmentos +++Respuesta se usan habitualmente en la parte superior de un panel en la zona de colocación de segmentos. El segmento se aplica a todas las tablas y visualizaciones del panel. La mayor utilidad de esta técnica es que permite ver cómo afecta una prueba un subconjunto de personas (por ejemplo, qué resultado ha tenido esta prueba entre la gente de España)?

Un segmento también puede colocarse directamente en la tabla de forma libre, pero tenga en cuenta que debe superponerse en toda la tabla para conservar los cálculos de alza y confianza dentro del panel de A4T. Actualmente, los segmentos de nivel de columna no son compatibles con el panel.

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¿Puedo aplicar el modelo de Attribution IQ "Mismo contacto" en Analysis Workspace?

 Respuesta al usar Target impresiones de actividad y conversiones en Analysis Workspace, aplique el modelo de Attribution IQ "Mismo contacto" a las métricas para garantizar un recuento preciso. Para aplicar un modelo de atribución no predeterminado, haga clic con el botón derecho en la métrica para modificar Configuración de columna > habilitar Utilizar modelo de atribución no predeterminado > seleccione Mismo modelo de contacto. Si no se aplica este modelo, las métricas se sobrevaloran.

Todas las actuales Adobe Analytics los paquetes pueden agregar este modelo con Attribution IQ. Si no tiene acceso a Attribution IQ, confíe en los datos de A4T en Informes y análisis.

Cuando se aplica un segmento de visita para un Target actividad, ¿por qué se devuelven experiencias no relacionadas?

 Responder A La Target variable enviada a Analytics tiene un periodo de caducidad predeterminado de 90 días. (Nota: el Servicio de atención al cliente puede ajustar este periodo de caducidad si es necesario). A medida que los visitantes navegan por el sitio a lo largo de esta ventana de caducidad, forman parte de muchos Target actividades, todas las cuales se recopilan en la dimensión .

Cuando segmenta para que una actividad esté presente en una visita, obtiene todas las experiencias que forman parte de esa actividad plus cualquier otra experiencia que persista en esa visita.

Mientras configura mi Métricas de objetivo, ¿por qué no puedo acceder a Configuración avanzada?

 Respuesta para actividades que usan Analytics como fuente de informes (A4T), la métrica de objetivos usa la variableAumentar recuento y mantener al usuario en la actividad" y "En cada impresión". Esta configuración es not configurable.

Para obtener más información, consulte "Al configurar las métricas de objetivo, ¿por qué no puedo acceder a las opciones de Configuración avanzada?" en Definiciones de métricas: preguntas más frecuentes sobre A4T.

¿Debería usar visitantes, visitas o impresiones de actividad como métrica de normalización (es decir, metodología de recuento)?

 Respuesta Existen varias opciones para normalizar métricas en los informes de A4T. Esta métrica, también denominada metodología de contabilización, se convierte en el denominador del cálculo del alza. También afecta a la manera en que se agregan los datos antes de que se calcule la confianza.
  • Visitantes únicos aumenta cuando un usuario reúne por primera vez los requisitos para una actividad.
  • Visitas aumenta para cada sesión cuando un usuario (visitante único) accede a una actividad, incluso si la actividad no se visualiza en visitas posteriores.
  • Impresiones de actividad aumenta cada vez que se sirve el contenido de la actividad. (Medido por Target).

Cuando un visitante ve una página que contiene una actividad, se establece una variable para ese visitante que incluye el nombre de esa actividad. Consulte los escenarios detallados que se muestran a continuación para ver cómo se compara cada metodología de recuento.

Tenga en cuenta lo siguiente:

  • Las métricas anteriores déclencheur cuando un usuario reúne los requisitos para una actividad y el contenido se devuelve de Target. Esto no significa necesariamente que el usuario haya visto la oferta. Si una experiencia de actividad está por debajo del pliegue y el usuario no se desplaza hacia abajo en la página significa que Target proporcionó la oferta, pero el usuario no la vio.
  • Impresiones de actividad (medida mediante Target) e Instancias (medida mediante Analytics) son iguales, a menos que haya varias llamadas de mbox en la misma página de la misma actividad. De esta forma se contabilizan varias Impresiones de actividad, pero una sola Instancia.

Para obtener más información, consulte Configuración de informes de A4T en Analysis Workspace para actividades de segmentación automática en Tutorials de Adobe Target.

¿Por qué las "impresiones de la actividad" y las "conversiones de la actividad" son más altas en Analysis Workspace than Informes y análisis?

 Respuesta

Reports & Analytics aplica un modelo de atribución de mismo contacto a "impresiones de actividad" y "conversiones de actividad", mientras que Analysis Workspace muestra las métricas sin procesar, que pueden aparecer infladas debido a la persistencia de la variable Target dimensión.

Para evaluar con precisión Impresiones de actividad y Conversiones de actividades métricas en Analysis Workspace, asegúrese de que ambas métricas tengan Mismo contacto modelos de atribución aplicados. Los modelos se pueden aplicar si hace clic en el engranaje de configuración de columna y habilita Modelos de atribución no predeterminados y, a continuación, selecciona Mismo contacto. Obtenga más información sobre la atribución en Información general sobre Atributos IQ en el Guía de herramientas de Analytics.

¿Qué significa "conversiones de la actividad" si el especialista en marketing elige un Analytics durante la configuración de la actividad?

+++Respuesta "Conversiones de actividad" están vacías si se usa una Analytics se seleccionó como métrica de conversión para la actividad.

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¿Por qué veo "sin especificar" en la variable Analytics informes? ¿Qué quiere decir?

 Respuesta En otros informes, "sin especificar" significa que los datos no cumplían una regla de clasificación, pero esto no debería suceder nunca en A4T. Si ve “sin especificar”, aún no se ha ejecutado el servicio de clasificación. Los datos de la actividad suelen tardar entre 24 y 72 horas en aparecer en los informes. Aunque las actividades no aparecen en este informe hasta ese momento, todos los datos de visitantes asociados a esas actividades se capturan y aparecen cuando se completa la clasificación.

Tras el periodo de clasificación, los datos aparecen en estos informes aproximadamente una hora después de recabarse del sitio web. Todas las métricas, los segmentos y los valores de los informes proceden del grupo de informes que seleccionó cuando configuró la actividad.

En caso de que la clasificación se haya realizado para esa actividad y siga viendo una fila "No especificado" en el informe, asegúrese de que el informe no esté usando unaTarget para mostrar los datos. A menos que el informe utilice un Target-métrica específica, que la fila "No especificado" contiene eventos para llamadas que no están asociadas a Target. Esa fila no contendrá ninguna Target- información asociada (por ejemplo, visitantes/visitas/impresiones).

¿Por qué Target métricas enviadas a Analytics incluso después de desactivar la actividad?

 Responder A La Target variable enviada a Analytics tiene un periodo de caducidad predeterminado de 90 días. El Servicio de atención al cliente puede ajustar este periodo de caducidad si es necesario. Esta configuración es global para todas las actividades; sin embargo, por lo tanto, no debe ajustarse en un caso.

Es posible que vea Target variables enviadas a Analytics después del periodo de caducidad porque la caducidad es de 90 días, pero solo si ese usuario nunca ve otro activado para A4T Target actividad. Si un usuario regresa al sitio el día 45 y ve otra actividad, el contador del valor de la eVar de A4T se restablece a 90 días. Esto significa que la primera campaña del día 1 podría perdurar durante un total de 45 + 90 = 135 días. Si el usuario sigue regresando, es posible que llegue al punto en el que vea las métricas enviadas a Analytics en los informes de actividades mucho más antiguas. A medida que los usuarios eliminan cookies y no regresan al sitio, los números de esa actividad caen, pero aún puede verlos.

Esto significa que las actividades siguen recibiendo vistas de página, visitas, etc., hasta 90 días después de que finalice la actividad para los visitantes que participaron en ella mientras estaba activa. Sin embargo, si consulta la métrica Impresiones de actividad, no debería ver ninguna impresión una vez finalizada la actividad.

Este comportamiento es normal. La variable de A4T funciona como cualquier otra eVar: el valor está asociado al usuario hasta que se alcanza la fecha de caducidad (90 días). Como resultado, si una actividad solo está activa durante dos semanas, el valor seguirá estando asociado al usuario durante al menos los siguientes 90 días.

La práctica recomendada consiste en ver solamente los informes de la actividad que correspondan al periodo de tiempo en el cual dicha actividad estaba activa. Las fechas deben configurarse correctamente de forma predeterminada cuando se ve la actividad en Analytics, por lo que, a menos que haya ampliado la fecha manualmente, no debería suponer un problema desde el punto de vista de los informes.

Por ejemplo, supongamos que la variable de A4T caduca pasados 90 días y que la prueba está activa del 1 al 15 de enero.

El 1 de enero, el usuario llega al sitio, ve la actividad XYZ una vez y, después, efectúa cinco vistas de página. En las dos semanas siguientes, el usuario no regresa al sitio. Los datos referentes a ese usuario serían los siguientes:

Nombre de la actividad Instancias (impresiones) Vistas de páginas Visitas Visitantes únicos
XYZ 1 5 1 1

El usuario vuelve el 1 de febrero y ve otras cinco páginas. No encuentra más actividades de Target y la actividad original ya no está activa. Aunque ya no está activa, la actividad todavía sigue al usuario mediante la persistencia de eVar. Los datos de este momento son estos:

Nombre de la actividad Instancias (impresiones) Vistas de páginas Visitas Visitantes únicos
XYZ 1 10 2 1

El usuario vuelve el 1 de marzo y ve una actividad nueva: ABC. Esta vez también ve cinco páginas. Debido a que la actividad XYZ sigue al usuario a través de la persistencia y este usuario luego tiene ABC configurado, verá dos artículos de línea en los informes:

Nombre de la actividad Instancias (impresiones) Vistas de páginas Visitas Visitantes únicos
XYZ 1 15 3 1
ABC 1 5 1 1

El usuario regresa el 1 de abril, ve otras cinco páginas y realiza una compra. El vencimiento de 90 días de ese primer valor de eVar se restablece el 1 de abril, por lo que lo ve en el informe. Se atribuye el origen de la conversión a todas las actividades de Target que el usuario ve, pero el número total de conversiones se desduplica:

Nombre de la actividad Instancias (impresiones) Vistas de páginas Visitas Visitantes únicos Pedidos
XYZ 1 20 4 1 1
ABC 1 10 2 1 1
Total 2 20 3 1 1

Puesto que ambas experiencias se vieron antes de la conversión, ambas son las "responsables" del pedido. Sin embargo, en el sistema solo se ha efectuado un pedido y esto se refleja en el total. Para Target informe, porque no está poniendo un Target actividad contra otra actividad para ver cuál es más exitosa, no importa que todas las actividades que vio el usuario obtuvieran crédito. Está comparando los resultados de dos elementos dentro de la actividad única. No es posible que un usuario vea experiencias diferentes en la misma actividad, por lo que no tiene que preocuparse por la contaminación cruzada del crédito de pedido.

Para obtener más información, consulte Variables de conversión (eVar) en el Guía de administración de Analytics.

¿Por qué sigo viendo más impresiones después de desactivar mi actividad?

+++Respuesta Una fuente de impresiones sobre el informe de una actividad de A4T después de la desactivación puede ser el tráfico en modo de control de calidad. Normalmente, Target no registra eventos para una actividad desactivada, pero Analytics no tiene forma de saber que las impresiones provienen del modo de control de calidad. Cuando el informe de actividad de Target se recupera de Analytics, muestra estas impresiones. Esto funciona como está diseñado, ya que los clientes necesitan una forma de comprobar los informes de A4T aunque la actividad no esté activa mediante el modo de control de calidad.

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¿Por qué Analytics y Analytics para Adobe Target (A4T) calcula los números de Visitantes únicos métrica de forma diferente?

 Respuesta Al ejecutar una prueba A/B, que usa la variable Prueba T de Welch{target="_blank"} (la métrica de confianza) para elegir el ganador de una prueba; uno de los supuestos es que hay un horizonte temporal fijo. La prueba no es válida estadísticamente a menos que esté mirando ese tamaño de muestra fijo.

La variable Visitantes únicos es diferente en Analytics y Target solo cuando observa un periodo más corto que la prueba real. Si no ha alcanzado el tamaño de la muestra, la prueba no es tan fiable. Consulte Cómo no ejecutar una prueba A/B en el sitio web de Evan Miller para obtener más información.

La variable Visitantes únicos muestra el número de personas que han estado expuestas a la prueba y que han visitado el sitio durante el período de tiempo especificado. Estas personas forman parte de la prueba y deben incluirse en el recuento. Si desea ver solo el número de personas que han estado expuestas durante una semana, puede crear un segmento de visitantes que efectuaron una impresión de actividad y aplicarlo al informe.

Puede acortar la cantidad de tiempo que se tarda en Target persiste hasta una sesión; sin embargo, esto es problemático en las pruebas en las que el evento de conversión no es tan probable que ocurra dentro de la misma sesión.

¿Por qué a veces se cuenta el mismo visitante en varias experiencias en Analytics?

 Respuesta La siguiente lista explica por qué se puede contar al mismo visitante en varias experiencias en Analytics:
  • La variable Target El perfil de caducó, pero el Analytics la cookie sigue ahí. En esta situación, Target vuelve a evaluar al usuario, pero Analytics considera que el visitante es la misma persona.
  • Si el visitante está utilizando la variable mbox3rdPartyId, cuando el visitante anónimo se fusiona con el perfil de ID de terceros, Target podría poner al visitante en una experiencia diferente para que coincida con el ID de terceros. Para obtener más información, consulte Sincronización de perfiles en tiempo real para mbox con ID de terceros.
  • Analytics puede estar rastreando diferentes dispositivos como el mismo visitante de una manera diferente a Target rastrea esos dispositivos: la configuración del ID de terceros en Target es diferente a en Analytics.

¿Admite A4T grupos de informes virtuales?

+++Respuesta Aunque los grupos de informes virtuales no están incluidos en la variable Grupo de informes cualquier dato de A4T compartido con un grupo de informes vinculado a un grupo de informes virtuales en Analytics tiene acceso a esos datos. Tenga en cuenta que cualquier audiencia creada a partir de grupos de informes virtuales no se puede volver a compartir en Target.

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¿Puedo cambiar el porcentaje de asignación de tráfico en una actividad que utiliza A4T después de activar la actividad?

 Respuesta Cambiar el porcentaje de asignación de tráfico en una actividad después de la activación puede provocar informes incoherentes en Analytics porque el cambio solo afecta a los visitantes nuevos. Los visitantes que regresan no se ven afectados.

Se recomienda detener la actividad existente y luego crear una nueva, en lugar de cambiar el porcentaje después de la activación. Los informes de la nueva actividad comienzan con nuevos visitantes y los datos de los visitantes que regresan no generan informes incoherentes.

¿Cómo se cuentan las visitas en Analytics y el crédito de conversión asignado en un Segmentación automática actividad que utiliza A4T?

 Respuesta Cuando un visitante cumple los requisitos, visualiza contenido o convierte en una actividad de A4T, Target envía datos de evento a Analytics. Estos datos de evento permiten Analytics para atribuir eventos de conversión y otros eventos de flujo de navegación que se produzcan en la página al valor Target actividades y experiencias.

A continuación se indican algunos puntos que hay que tener en cuenta al ver Analytics informes:

  • En general, como práctica recomendada, la ventana de informes debe comenzar desde la fecha de inicio de la actividad.
  • Si se produce una conversión fuera de la ventana del informe, la conversión no es visible en Analytics.
  • Cuando se encuentra en la parte "segmentada" del tráfico para Segmentación automática , es posible que los visitantes vean experiencias diferentes de una sesión a otra. Por ejemplo, si su perfil o contexto ha cambiado y TargetLos algoritmos de aprendizaje automático de deciden que es más probable que se conviertan en una nueva experiencia. A medida que los visitantes pasan de una experiencia a otra, el recuento de visitas aumenta con cada experiencia vista. A diferencia de las actividades normales de prueba A/B, las experiencias se mantienen fieles a los visitantes en todas las visitas.
  • Si un visitante ve varias experiencias en todas las visitas, cualquier conversión siempre se atribuye a la última experiencia que vio el visitante. Como se ha mencionado, el recuento de visitas aumenta con cada experiencia que vio el visitante. Esto puede reducir artificialmente las tasas de conversión por experiencia al ver las experiencias en elSegmentado" en Adobe Analytics informes.

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