「個人化前瞻分析」報表

自動個人化 (AP) 和自動鎖定目標 (AT) 活動使用者可用的兩種專用報表: 「自動化區段」與「重要屬性」報表。

注意

使用「個人化前瞻分析」報表時，請考量下列事項：

AP 和 AT 活動是 Target Premium 解決方案內建的功能。若沒有 Target Standard 授權，Target Premium 便未隨附這些解決方案。
「個人化前瞻分析」報表僅適用於使用轉換最佳化目標的 AP 與 AT 活動。也不支援最佳化目標在活動上線後已從收入變更為轉換的活動。
「個人化前瞻分析」報表僅在從「報表量度」下拉式清單中選取的「主要目標」時才可使用。
「個人化前瞻分析」報表僅支援於預設環境中使用。
「個人化前瞻分析」報表僅針對處於即時狀態且已啟動且接收流量至少15天的活動產生。

「個人化前瞻分析」報表概覽

「個人化前瞻分析」報表的目標是提供有關 AP 和 AT 活動背後的 Target 個人化模型如何個人化訪客流量的更多資訊。隨機森林演算法是Target個人化模型的基礎。

因為個人化前瞻分析報表的目標是了解Target個人化模型如何決定將哪些訪客傳送至哪些內容，因此個人化前瞻分析報表僅反映AP或AT活動所提供所有流量的子區段。具體而言，這兩份報表反映了使用個人化模型的所有流量。換句話說，「個人化前瞻分析」報表不會將整體成功案例模型提供的控制流量或流量納入考量。

提供兩個個人化前瞻分析報表：

報表	詳細資料
自動化區段	不同訪客對您的 AP/AT 活動中的選件/體驗有不同的反應。此報表顯示由Target個人化模型定義的不同自動化區段如何回應活動中的選件/體驗。
重要屬性	在不同的活動中，不同屬性對於模型決定個人化的方式或多或少都有不同的重要性。此報表顯示影響模型及其相對重要性的常見屬性。

解譯「個人化前瞻分析」中的屬性

在 AP 或「自動鎖定目標」模型中使用的「個人化前瞻分析」報表中有兩種屬性:

**自動收集的屬性:**Target Target 使用基礎資料集在 AP 和 AT 活動中建立反映在「個人化前瞻分析」中的個人化演算法。請參閱 Target 個人化演算法的資料收集，以瞭解資料類型、範例屬性，及其其個人化前瞻分析命名慣例。請注意，雖然考量到這些屬性，但個別活動模型可能不會在最終模型中使用所有屬性。
傳遞至 Target 的屬性:請參閱上傳用於 Target 個人化演算法的資料。

Target 提供許多方法，可以將其他資料傳遞給，使得用於在 AP 和 AT 活動中建立其個人化演算法的基礎資料集更豐富:Target

資料類型	說明	資料類型命名慣例
設定檔屬性，包括設定檔指令碼、設定檔更新 API，以及頁面設定檔屬性	您決定包括在 Target 使用者設定檔的任何資訊。此資訊可能來自設定檔指令碼、使用設定檔更新 API 上傳的資訊，或字首為 "profile" 的 mbox 內部設定檔參數。	`Custom - Profile - [parameter name]`
頁面參數 (也稱為「mbox 參數」)	直接透過頁面代碼傳遞的名稱/值對，這些頁面代碼未儲存在訪客的設定檔中，以供未來使用。	`Custom - Mbox Parameter - [parameter name]`
客戶屬性	客戶屬性可讓您透過 FTP 將訪客設定檔資料上傳至 Experience Cloud。上傳後，即可在 Adobe Analytics 和 Adobe Target 中運用這些資料。	`Custom - Customer Attributes - [parameter name]`
共用對象 (Adobe Audience Manager 或 Adobe Analytics)	透過 Adobe Audience Manager 或 Adobe Analytics 建立並與 Target 共用的對象。	`Custom - Experience Cloud Segment - [segment name]`
活動內報表對象/區段	在「目標和量度」中的設定期間，在 AP 或「自動鎖定目標」活動中定義的對象。	`Custom - Reporting Segment - [segment name]`

常見問題

關於Automated Personalization (AP)和自動鎖定目標前瞻分析報表的常見問題清單。

Automated Personalization (AP)和自動鎖定目標模型的資料會持續多久？

Automated Personalization (AP) 和自動鎖定目標模型會針對活動的最近45天使用者行為（使用者設定檔、曝光事件和轉換事件）接受訓練。

Automated Personalization (AP)和自動鎖定目標模型會將使用者行為、訓練記錄和模型決策資料保留90天，以產生分析報表。90天後，會捨棄訓練記錄和模型決策。 Automated Personalization (AP)和自動鎖定目標模型也會將匯總的體驗/選件層級曝光數和轉換資料保留兩年，以用於報表用途。此資料僅為匯總層級資料，不包含任何個別層級的設定檔資料。