Haga preguntas sobre su contenido
Use el chat de Adobe CX Enterprise Coworker para obtener respuestas precisas sobre el contenido de Adobe Content Analytics. Haga una pregunta específica, como “¿Qué imágenes generaron la mayor cantidad de ingresos el trimestre pasado?”, o general, como “¿Qué tipo de contenido debo priorizar?”. Coworker convierte su pregunta en un análisis sólido.
Su compañero comprende cómo se estructuran los datos de Content Analytics y aplica las reglas de creación de informes que haría un analista experimentado, de modo que los especialistas en marketing y otros usuarios comerciales obtienen resultados fiables sin una profunda experiencia en Content Analytics.
Para otros casos de uso de rendimiento de contenido, consulte Resumen de rendimiento de contenido.
Ideal para: usuario empresarial, analista
Requisitos previos
Para hacer preguntas sobre su contenido, necesita:
- Chat de compañeros conectado a las vistas de datos de Customer Journey Analytics. Ver Introducción al análisis de datos con Coworker Chat.
- Ver el acceso a las vistas de datos que desea analizar. El chat de compañeros hereda sus permisos de Customer Journey Analytics.
- Vista de datos configurada para Content Analytics. Consulte Configuración de Content Analytics en la guía de Customer Journey Analytics.
Formular una pregunta de contenido
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Inicie sesión en Coworker.
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Seleccione Nuevo chat.
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En el campo de texto, haga una pregunta sobre el contenido. Por ejemplo:
Mensaje
¿Qué tipo de contenido debo priorizar?
El compañero de trabajo usa la habilidad
analyze-contentpara responder preguntas de contenido. -
(Condicional) Si su pregunta está abierta a más de una interpretación, responda las preguntas aclaratorias que el Compañero hace, como a qué tipo de contenido, canal o intervalo de fechas se refiere.
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Revise los resultados.
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(Opcional) Haga preguntas de seguimiento en la misma conversación para profundizar o abra una visualización en Analysis Workspace para obtener más control manual. Consulte Abrir una visualización en Analysis Workspace.
Ejemplos de peticiones
En la tabla siguiente se muestran ejemplos de peticiones de datos para diferentes tipos de preguntas de contenido. Utilícelos como punto de partida y adáptelos a su propio contenido.
- “¿Qué tipo de contenido debo priorizar?”
- “¿Qué rendimiento tiene nuestro contenido?”
- “¿Qué tienen en común nuestras imágenes con mejor rendimiento?”
- “¿Qué atributos de contenido generan la mayor participación?”
- “¿Qué imágenes generaron la mayor cantidad de ingresos el trimestre pasado?”
- “¿Cuántos ingresos están vinculados a la imagen en https://www.example.com/images/spring-sale.jpg?”
- “¿Qué temas creativos ganan en nuestra aplicación móvil y en nuestro sitio?”
- “¿Qué imágenes funcionan para los nuevos visitantes?”
Respuesta de los compañeros a las preguntas de contenido
El compañero responde a preguntas de contenido con la aptitud analyze-content, que incluye el siguiente contexto y protecciones. La aptitud se empareja con la aptitud cja y ejecuta todas las consultas en las vistas de datos de Customer Journey Analytics a través de las mismas herramientas de Customer Journey Analytics.
Valores predeterminados de consulta y aclaración de preguntas
Si su pregunta no incluye ningún detalle, la aptitud aplica un valor predeterminado razonable. Si la habilidad no está segura de lo que quiere decir, hace una pregunta aclaratoria en lugar de adivinar.
Coincidencia de métricas para recursos y experiencias
Content Analytics realiza un seguimiento de dos tipos de contenido: recursos y experiencias. Cada uno tiene sus propias métricas. La aptitud siempre vincula la métrica con el tipo de contenido que pregunta.
Arquitectura de datos de Content Analytics
La aptitud comprende cómo se estructuran los datos de Content Analytics. Por ejemplo:
- ID de experiencia: Cuando pregunta por una página específica, la aptitud filtra por el ID de experiencia de contenido que identifica esa página.
- Atributos generados por IA: Cada recurso y experiencia se describe mediante atributos como estilo fotográfico, colores, tono y estrategia de persuasión. La aptitud utiliza estos atributos para explicar por qué el contenido tiene un buen rendimiento, no solo qué contenido lo tiene bien.
Para obtener la lista completa de componentes, consulte Componentes de Content Analytics en la guía de Customer Journey Analytics.
Atribución
La aptitud elige el modelo de atribución que mejor se adapte a su pregunta. Por ejemplo, una pregunta sobre los clics en una imagen se responde de forma diferente a una pregunta sobre la cantidad de ingresos que contribuyó esa imagen. Para obtener más información, consulte Modelos de atribución en la guía de Customer Journey Analytics.
Análisis y flujos de trabajo comunes
La aptitud incluye instrucciones para análisis de contenido comunes, como:
- Encuentre los atributos que tienen en común los recursos o experiencias de mayor rendimiento.
- Vincular la exposición al contenido a conversiones e ingresos.
- Comparación de contenido entre canales web y móviles.
- Comparar qué contenido funciona para diferentes audiencias y segmentos.
- Identificación del contenido que se utiliza en exceso o en exceso.
Visualizaciones
La aptitud selecciona visualizaciones que se ajustan a la pregunta y a los datos, de modo que los resultados sean fáciles de leer y compartir.
Sugerencias para obtener mejores resultados
- Empieza en grande si no estás seguro de qué preguntar. Los compañeros de trabajo pueden convertir una pregunta general en un análisis centrado y puede refinar a partir de ahí.
- Diga si se refiere a recursos individuales, como imágenes, o experiencias completas, como páginas, cuando sepa cuál desea.
- Cuando pregunte por una imagen específica, incluya su URL o ID de recurso. El compañero no puede identificar una imagen por su función en la página, como una imagen a pantalla completa o un titular.
- Asigne un nombre a la métrica y el intervalo de fechas que desea analizar, como los ingresos del último trimestre.
- Especifique los segmentos, audiencias o canales que desea comparar.
- Pregunte por los atributos de contenido, como imágenes, temas o mensajes, en lugar de por archivos individuales cuando desee saber por qué el contenido tiene un buen rendimiento.
- Agregue su vista de datos preferida a la memoria de Chat de Coworker si siempre analiza la misma. Ver Agregar una vista de datos o una preferencia de grupo de informes en la memoria.
Próximos pasos
- Para ver más casos de uso de rendimiento de contenido, consulte Resumen de rendimiento de contenido.
- Para obtener más información sobre Content Analytics, consulte Información general de Content Analytics en la guía de Customer Journey Analytics.
- Para obtener una descripción general del análisis de datos con Coworker Chat, incluidas las prácticas recomendadas, consulte Analizar datos con Coworker Chat.