Cómo funciona Adobe Target

Información sobre cómo funciona Adobe Target, incluida la información sobre las bibliotecas de JavaScript de Target (at.js y mbox.js) y los distintos tipos de actividades incluidos en Target.

Bibliotecas de JavaScript de Target

Adobe Target se integra con los sitios web mediante una de las dos bibliotecas de JavaScript: at.js o mbox.js

  • at.js: la biblioteca at.js es la nueva biblioteca de implementación para Target. La biblioteca at.js mejora los tiempos de carga de página en implementaciones web y proporciona mejores opciones de implementación en aplicaciones de una sola página. at.js es la biblioteca de implementación recomendada y se actualiza con frecuencia con nuevas capacidades. Recomendamos que todos los clientes implementen o migren a la versión más reciente de at.js.
  • mbox.js: la biblioteca mbox.js es la biblioteca de implementación heredada para Target. La biblioteca mbox.js se sigue admitiendo, pero sus características ya no se actualizarán.
IMPORTANTE

Todos los clientes deberían migrar a at.js. Para obtener más información, consulte Migrar a at.js desde mbox.js

Deberá hacer referencia al archivo de bibliotecas de JavaScript de Target en todas las páginas de su sitio. Por ejemplo, puede añadirlo a su encabezado global. También puede utilizar el Administrador de etiquetas de Adobe Launch

Cada vez que un visitante solicita una página que ha sido optimizada para Target, se envía una solicitud al sistema de segmentación para determinar qué contenido se mostrará al visitante. Este proceso se produce en tiempo real: Cada vez que se carga una página, el sistema realiza una solicitud del contenido y la completa. El contenido está regido por reglas de actividades y experiencias controladas por especialistas en marketing y se segmenta para cada visitante del sitio. A cada visitante del sitio se le muestra el contenido que ofrece más probabilidades de que el visitante responda, interactúe y, en última instancia, compre los productos: la finalidad es lograr las máximas tasas de respuesta, de adquisición y de ingresos.

En Target, cada elemento de la página forma parte de una única experiencia para la página completa. Cada experiencia puede incluir varios elementos en la página.

El contenido que se muestra a los visitantes depende del tipo de actividad que cree:

Prueba A/B

Para obtener más información, consulte Creación de pruebas A/B.

El contenido que se muestra en una prueba A/B básica se selecciona aleatoriamente de los recursos que asigna a la actividad, según los porcentajes que elija para cada experiencia. Esta división aleatoria del tráfico puede provocar que se consuma una gran cantidad de tráfico inicial antes de que se nivelen los porcentajes. Por ejemplo, si crea una campaña con dos experiencias, la experiencia inicial se elige de forma aleatoria. Si hay poco tráfico, es posible que el porcentaje de visitantes se desvíe hacia una experiencia. A medida que aumente el tráfico, los porcentajes deberían de igualarse.

Se pueden especificar los objetivos de porcentaje para cada experiencia. En este caso, se genera un número aleatorio que se utiliza para elegir la experiencia que se mostrará. Es posible que los porcentajes resultantes no coincidan exactamente con los objetivos especificados, pero con más tráfico resulta necesario dividir las experiencias para aproximarse a los objetivos.

  1. Un cliente solicita una página al servidor y esta se muestra en el navegador.
  2. Se establece una cookie de origen en el navegador del cliente para almacenar su comportamiento.
  3. La página realiza una llamada al sistema de segmentación.
  4. El contenido se muestra en función de las reglas establecidas para la actividad.

Asignación automática

Para obtener más información, consulte Asignación automática.

Asignación automática identifica un ganador entre dos o más experiencias y reasigna automáticamente más tráfico a la experiencia ganadora para aumentar las conversiones mientras la prueba sigue ejecutándose y aprendiendo.

Segmentación automática (AT)

Para obtener más información, consulte Segmentación automática.

La segmentación automática utiliza aprendizaje automático avanzado para seleccionar entre varias experiencias de alto nivel de rendimiento definidas por expertos en marketing, y ofrece a cada visitante la experiencia más adaptada en función de su perfil de cliente y del comportamiento de visitantes anteriores con perfiles similares, todo ello con el fin de personalizar el contenido y lograr conversiones.

Personalización automatizada (AP)

Para obtener más información, consulte Personalización automatizada.

Personalización automatizada (AP) combina ofertas o mensajes, y utiliza aprendizaje automático avanzado para asignar diferentes variaciones de ofertas a cada visitante en función de su perfil de cliente, con el fin de personalizar el contenido y dirigir las conversiones.

Segmentación de experiencias (XT)

Segmentación de experiencias

Segmentación de experiencias (XT) ofrece contenido a una audiencia específica en función de un conjunto de reglas y criterios definidos por expertos en marketing.

La segmentación de experiencias, incluyendo Geotargeting, sirve para definir reglas que dirigen un contenido o experiencia determinados a una audiencia concreta. En una actividad se pueden definir varias reglas para entregar diversas variaciones de contenido a distintas audiencias. Cuando los visitantes ven el sitio, Segmentación de experiencias (XT) los evalúa para determinar si cumplen los criterios establecidos. En caso afirmativo, participan en la actividad y se les muestra la experiencia diseñada para clasificar audiencias. Puede crear experiencias para varias audiencias dentro de una misma actividad.

Prueba multivariable (MVT)

Consulte Prueba multivariable para obtener más información.

La prueba multivariable (MVT) compara combinaciones de ofertas de elementos en una página para determinar qué combinación ofrece el mejor rendimiento para una audiencia específica, además de identificar qué elemento tiene el mayor impacto en el éxito de la actividad.

Las actividades de

Para obtener más información, consulte Recommendations.

Las actividades de Recommendations muestran automáticamente productos o contenido que podría interesar a sus clientes en función de la actividad previa del usuario u otros algoritmos. Recommendations le ayuda a dirigir a los clientes hacia artículos relevantes que es posible que no conozcan de otra manera.

The edge network

"Edge" es una arquitectura de servidores distribuidos geográficamente que garantiza tiempos de respuesta óptimos para los usuarios finales que solicitan contenido, independientemente de su ubicación en todo el mundo.

Para mejorar los tiempos de respuesta, los bordes de Destinatario solo hospedan lógica de actividad, perfiles en caché e información de oferta.

Activity and content databases, Analytics data, APIs, and marketer user interfaces are housed in Adobe’s Central Clusters. A continuación, las actualizaciones se envían a los bordes del Destinatario. Los clústeres centrales y los clústeres de Edge se sincronizan automáticamente para actualizar continuamente los datos de actividad en caché. Todos los modelos 1:1 también se almacenan en cada borde, por lo que las solicitudes más complejas también se pueden procesar en el borde.

Cada clúster de Edge tiene toda la información necesaria para responder a la solicitud de contenido del usuario y rastrear los datos de análisis de esa solicitud. Las solicitudes de usuario se dirigen al clúster de Edge más cercano.

Para obtener más información, consulte el documento técnico Información general sobre la seguridad de Adobe Target.

The Adobe Target solution is hosted on Adobe-owned and Adobe-leased data centers around the globe.

Las ubicaciones de clúster central contienen un centro de recopilación de datos y un centro de procesamiento de datos. Las ubicaciones de clúster de Edge contienen solo un centro de recopilación de datos. Cada grupo de informes está asignado a un centro de procesamiento de datos específico.

Los datos de actividad del sitio del cliente son recopilados por los siete clústeres perimetrales más cercanos y dirigidos al destino de clúster central predeterminado del cliente (una de las tres ubicaciones: Oregón, Dublín, Singapur) para su procesamiento. Los datos del perfil de visitante se almacenan en el clúster de Edge más cercano al visitante del sitio (las ubicaciones incluyen las ubicaciones del clúster central y Virginia, Ámsterdam, Sydney, Tokio y Hong Kong).

En lugar de responder a todas las solicitudes de segmentación desde una sola ubicación, el clúster de Edge más cercano al visitante procesa las solicitudes, lo que mitiga el impacto del tiempo de desplazamiento en red/Internet.

Tipos de mapas de servidores Destinatario

Los clústeres de destinatario Central, alojados en Amazon Web Services (AWS), se encuentran en:

  • Oregón, EE.UU.
  • Dublín, Irlanda
  • República de Singapur

Los clústeres de Edge de destinatario, alojados en AWS, se encuentran en:

  • Bombay, India
  • Tokio, Japón
  • Virginia, EE.UU.
  • Oregón, EE.UU.
  • Sídney, Australia
  • Dublín, Irlanda
  • República de Singapur

El Target Recommendations servicio está alojado en un centro Adobe de datos de Oregon.

IMPORTANTE

Adobe Target actualmente no tiene un clúster perimetral en China y el rendimiento del usuario final seguirá siendo limitado para Target los clientes en China. Because of the firewall and the lack of Edge Clusters within the country, the experiences of sites with Target deployed will be slow to render and page loads will be affected. Also, marketers might experience latency when using the Target authoring UI.

Si lo desea, puede lista de permitidos de los clústeres de borde de Destinatario. Para obtener más información, consulte Nodos perimetrales de Destinatario delista de permitidos.

Protected user experience

Adobe garantiza que la disponibilidad y el rendimiento de la infraestructura de segmentación sea lo más segura posible. Sin embargo, la interrupción de las comunicaciones entre el navegador del usuario final y los servidores de Adobe puede imposibilitar la entrega de contenido.

Para evitar interrupciones del servicio y problemas de conectividad, todas las ubicaciones están configuradas para incluir contenido predeterminado (definido por el cliente), que se muestra si el explorador del usuario no se puede conectar a Target.

No se realiza ningún cambio en la página si el explorador del usuario no se puede conectar en un plazo de tiempo de espera definido (de manera predeterminada: 15 segundos). Si se alcanza este umbral de tiempo de espera, se muestra el contenido de ubicación predeterminado.

Adobe protege la experiencia del usuario al optimizar y garantizar el rendimiento.

  • Adobe garantiza pruebas de referencia de rendimiento que se basan en estándares del sector (avaladas por el contrato de nivel de servicio de Adobe).
  • La red de Edge garantiza que la entrega de datos se realice a tiempo.
  • Adobe utiliza un enfoque de varios niveles para garantizar sus aplicaciones y proporcionar la máxima disponibilidad y fiabilidad a sus clientes.
  • Los servicios de asesoramiento de Target ofrecen asistencia para la implementación y soporte continuado para los productos.

Pruebas sencillas para la optimización del motor de búsqueda (SEO)

Adobe Target se adhiere a las directrices de motores de búsqueda en las pruebas.

Google promueve las pruebas de usuario y afirma en su documentación que las pruebas A/B y multivariable no afectan a las clasificaciones de los motores de búsqueda orgánica cuando se siguen unas sencillas directrices.

Para obtener más información, consulte los siguientes recursos de Google:

Las directrices se publicaron en una entrada del blog Google Webmaster Central. Aunque la publicación es de 2012, sigue siendo la información más reciente de Google sobre este tema y las directrices continúan vigentes.

  • Sin encubrimiento: el encubrimiento consiste en mostrar un conjunto de contenidos a los usuarios y otro conjunto distinto a los bots de los motores de búsqueda, lo cual se hace identificándolos específicamente y suministrándoles distintos contenidos.

    Target, como plataforma, se ha configurado para que trate a los bots de los motores de búsqueda como a cualquier usuario. Esto significa que los bots podrían incluirse en las pruebas que realice, si se seleccionan al azar, y “ver” las variaciones de las pruebas.

  • Usar rel=“canonical”: algunas veces, hay que configurar una prueba A/B con distintas direcciones URL para las variaciones. En estos casos, todas las variaciones deben contener una etiqueta de rel="canonical" que haga referencia a la URL (de control) original. Por ejemplo, si Adobe probara su página de inicio utilizando distintas URL para cada variación, la siguiente etiqueta canónica para la página principal iría en la etiqueta <head> de todas las variaciones:

    <link rel="canonical" href="https://www.adobe.com" />

  • Usar redireccionamientos 302 (temporales): en los casos en que se usan URL distintas para las páginas de variación en una prueba, Google recomienda usar un redireccionamiento 302 para redirigir el tráfico hacia las variaciones de prueba. Esto les dice a los motores de búsqueda que el redireccionamiento es temporal, y este solo estará activo durante la realización de la prueba.

    Un redireccionamiento 302 se efectúa en el servidor y Target, así como la mayoría de los proveedores de optimización, utiliza capacidades de cliente. Por lo tanto, en esta área Target no cumple del todo las recomendaciones de Google. No obstante, esto solo afecta a un pequeño número de pruebas. El método habitual de realizar pruebas a través de Target exige cambiar el contenido en una sola URL, de modo que no es necesario ningún redireccionamiento. Hay casos en que los clientes necesitan usar varias URL para representar las variaciones de la prueba. En estas situaciones, Target usa el comando window.location de JavaScript para dirigir a los usuarios hacia las variaciones de la prueba, lo cual no señala si el redireccionamiento es de tipo 301 o 302.

    Aunque seguimos buscando soluciones viables para cumplir todas las directrices de motores de búsqueda, en el caso de los clientes que tienen que usar URL distintas en las pruebas, creemos que la correcta implementación de las etiquetas canónicas citadas arriba mitigará el riesgo asociado con este método.

  • Realizar experimentos solo cuando sea necesario: para nosotros, “cuando sea necesario” significa cuando haya que alcanzar la relevancia estadística. Target sugiere prácticas recomendadas para determinar el momento en que una prueba ha alcanzado este punto. Le recomendamos que incorpore la implementación incrustada en el código de las pruebas ganadoras en el flujo de trabajo de pruebas y asigne los recursos apropiados.

    Se desaconseja usar la plataforma de Target para “publicar” pruebas ganadoras como solución permanente, pero si la prueba se publica para el 100 % de los usuarios el 100 % de las veces, este método se puede utilizar mientras se completa el proceso de incrustar en el código la prueba ganadora.

    También es importante tener en cuenta lo que la prueba ha cambiado. Actualizar el color de los botones u otros artículos pequeños que no sean de texto en la página no influirá en las clasificaciones orgánicas. No obstante, los cambios realizados en el texto se deben incrustar en el código.

    Tampoco hay que olvidar la accesibilidad de la página que se está probando. Si la página no es accesible para los motores de búsqueda y no se diseñó para aparecer en primer lugar en la búsqueda orgánica, como una página de aterrizaje para una campaña de correo electrónico, no se aplica ninguna de las consideraciones anteriores.

Desde Google afirman que estas directrices “harán que las pruebas tengan un impacto mínimo o nulo en los resultados de búsqueda del sitio”.

Además de estas directrices, Google también proporciona otra pauta en la documentación de la herramienta Experimentos con contenido:

  • “Las páginas de variación deben mantener la esencia del contenido en las páginas originales. Estas variaciones no deben cambiar la percepción general ni el significado de esta que el usuario tiene del contenido original”.

Google pone el ejemplo de que “si la página original de un sitio se carga con palabas clave que no están relacionadas con las combinaciones que se muestran a los usuarios, nos reservamos el derecho a eliminar el sitio de nuestro índice”.

Creemos que es difícil cambiar sin querer el significado del contenido original en las variaciones de prueba, pero le recomendamos que consulte los temas de palabras clave de una página y los mantenga. Al cambiar el contenido de una página, especialmente añadiendo o eliminando palabras clave importantes, puede variar la clasificación de la URL en la búsqueda orgánica. Le recomendamos que incluya al socio de SEO en el protocolo de prueba.

Bots

Adobe Target uses DeviceAtlas to detect known bots. El tráfico generado por un bot sigue siendo contenido servido, como un usuario normal, para garantizar que esté en armonía con las directrices SEO. El uso del tráfico de bots puede afectar a las pruebas A/B o los algoritmos de personalización, si se tratan como usuarios normales. Por lo tanto, si se detecta un bot conocido en la actividad de Target, el tráfico se trata de manera ligeramente diferente. La eliminación del tráfico de bots proporciona una medición más precisa sobre la actividad del usuario.

En concreto, para el tráfico de bots conocidos, Target no:

  • Crea ni recupera un perfil de visitante.
  • Registra atributos de perfil ni ejecuta scripts de perfil.
  • Busca segmentos de Adobe Audience Manager (AAM) (si corresponde).
  • Utiliza el tráfico de bots para modelar y ofrecer contenido personalizado para actividades de Recommendations, Segmentación automática, Personalización automatizada o Asignación automática.
  • Registra una visita de actividad para la creación informes.
  • Registra datos que se enviarán a la plataforma de Adobe Experience Cloud.

En esta página