Experimentación GenAI en AJO y su relación con Adobe Target

Este seminario web ofrece información más detallada sobre cómo el acelerador de contenido asistente de IA mejora la experimentación de contenido en Adobe Journey Optimizer y su relación con Adobe Target. Explora cómo la IA generativa optimiza la creación de contenido, optimiza los experimentos e impulsa estrategias de personalización más efectivas. Además, la sesión demuestra cómo estas capacidades trabajan juntas para mejorar la participación de los clientes y la toma de decisiones.

Puntos clave de debate

  • Acelerador de contenido del Asistente de IA
  • Experimentos de contenido y optimización
  • IA generativa

Puntos clave

  • Acelerador de contenido de IA El Acelerador de contenido de IA, con tecnología de Microsoft Azure, OpenAI y Adobe Firefly, ayuda a generar texto, imágenes y HTML para varios puntos de contacto, como notificaciones push, SMS y correos electrónicos. Fue lanzado en el cuarto trimestre del año anterior.

  • Experimentación de contenido La característica de experimento de contenido de Adobe Journey Optimizer permite a los usuarios medir y optimizar el rendimiento de diferentes variaciones de contenido mediante pruebas A/B y pruebas multivariable.

  • La integración con Adobe Target Adobe Target es una completa plataforma de optimización y personalización que admite pruebas A/B, pruebas multivariable, personalización automatizada y recomendaciones. Las futuras actualizaciones incluirán funciones impulsadas por IA como el asistente de IA y la integración del acelerador de contenido.

  • Casos de uso y escenarios Adobe Journey Optimizer y Adobe Target se pueden usar juntos para varios escenarios, incluida la personalización web y móvil, la orquestación omnicanal y la combinación de experiencias sin conexión y en línea.

  • Futuros desarrollos Las próximas características de Adobe Target incluyen capacidades mejoradas de IA, como el Asistente de IA para solucionar problemas y comprender informes, y la integración del Acelerador de contenido para generar y probar elementos de contenido de manera eficiente.

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