Visualización de informes: preguntas más frecuentes sobre A4T

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

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 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.

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.

• 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.

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.

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).

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:

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:

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:

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:

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.

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.

• 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.

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.

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.