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Uso del generador de fórmulas de IA create-ranking-formulas

Last update: Mon Aug 25 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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Las fórmulas de clasificación le permiten definir reglas que determinan qué oferta debe presentarse primero, en lugar de tener en cuenta las puntuaciones de prioridad.

Para crear estas reglas, el generador de fórmulas de IA de Adobe Journey Optimizer proporciona mayor flexibilidad y control en la clasificación de las ofertas. En lugar de depender únicamente de una prioridad de oferta estática, ahora puede definir fórmulas de clasificación personalizadas que combinen puntuaciones del modelo de IA, prioridades de oferta, atributos de perfil, atributos de oferta y señales contextuales a través de una interfaz guiada.

Este enfoque le permite ajustar dinámicamente la clasificación de la oferta en función de cualquier combinación de tendencia impulsada por IA, valor empresarial y contexto en tiempo real, lo que facilita la alineación de la toma de decisiones con los objetivos de marketing y las necesidades del cliente. El generador de fórmulas de IA admite fórmulas simples o avanzadas en función del control que desee aplicar.

Una vez creada una fórmula de clasificación, puede asignarla a una estrategia de selección. Si se pueden presentar varias ofertas al utilizar esta estrategia de selección, el motor de decisión utilizará la fórmula seleccionada para calcular qué oferta se ofrece primero.

Crear fórmula de clasificación create-ranking-formula

Para crear una fórmula de clasificación, siga los pasos a continuación.

  1. Acceda al menú Configuración de estrategia y, a continuación, seleccione la ficha Fórmulas de clasificación. Se muestra la lista de fórmulas creadas anteriormente.

  2. Haga clic en Crear fórmula.

  3. Especifique el nombre de la fórmula y añada una descripción si lo desea.

    {width="80%"}

  4. Si lo desea, haga clic en Seleccionar modelo de IA para establecer el modelo que se utilizará como referencia para generar la fórmula de clasificación.

    note note
    NOTE
    Los modelos de optimización personalizados que usan métricas continuas no son compatibles con el generador de fórmulas de IA.

    Cada vez que haga referencia a una puntuación de modelo al definir la fórmula a continuación, se utilizará el modelo de IA seleccionado.

    note caution
    CAUTION
    Cuando se usa un modelo de IA incorporado a una fórmula de clasificación, los datos no se reflejan en el informe Tasa de conversión de tráfico controlado por modelo y Holdout.

  5. Defina las condiciones que determinarán la puntuación de clasificación para los elementos de decisión coincidentes. Puede hacer lo siguiente

    note note
    NOTE
    La profundidad de anidación en una fórmula de clasificación está limitada a 30 niveles. Esto se mide contando los ) paréntesis de cierre en la cadena de PQL. Una cadena de regla puede tener un tamaño máximo de 8 KB para caracteres codificados con UTF-8. Esto equivale a 8.000 caracteres ASCII (1 byte cada uno) o a 2.000-4.000 caracteres no ASCII (2-4 bytes cada uno). Más información sobre las limitaciones y protecciones de decisiones

  6. También puede utilizar los datos de Adobe Experience Platform para ajustar dinámicamente la lógica de clasificación y reflejar las condiciones reales. Esto resulta especialmente útil para atributos que cambian con frecuencia, como la disponibilidad del producto o los precios en tiempo real.

    Esta funcionalidad está actualmente disponible para todos los clientes en beta pública. Póngase en contacto con el representante de su cuenta si desea acceder. Aprenda a utilizar los datos de Adobe Experience Platform para la toma de decisiones

Definir criterios con el generador de fórmulas ranking-select-criteria

Con una interfaz intuitiva, puede ajustar la toma de decisiones ajustando las puntuaciones de IA (tendencia), el valor de oferta (prioridad), las palancas contextuales y las tendencias de perfil externo (individualmente o en combinación) para optimizar cada interacción.

Para definir criterios directamente desde la interfaz, siga los pasos a continuación.

  1. En la sección Criterio 1, especifique los elementos de decisión a los que desea aplicar una puntuación de clasificación haciendo lo siguiente:

    {width="70%"}

  2. De forma opcional, puede especificar elementos adicionales para restringir las condiciones de coincidencia para que los criterios sean verdaderos.

    {width="80%"}

    Por ejemplo, ha definido el criterio 1, como el atributo personalizado Weather Equals para la condición warm. Además, puede agregar otra condición como, por ejemplo, si se cumple la primera condición y si la temperatura supera los 75 grados en el momento de la solicitud, el criterio 1 es verdadero.

  3. Cree una expresión que asigne una puntuación de clasificación a los elementos de decisión que cumplan la condición definida anteriormente. Puede hacer referencia a cualquiera de las siguientes opciones:

    • la puntuación que salió del modelo de IA que seleccionó opcionalmente en la sección Detalles anterior;
    • prioridad del elemento de decisión, que es un valor asignado manualmente al crear un elemento de decisión;
    • cualquier atributo que pueda residir en el perfil, como cualquier puntuación de tendencia derivada externamente;
    • un valor estático que se puede asignar en formato libre;
    • cualquier combinación de todos los anteriores.

    {width="70%"}

    note note
    NOTE
    Haga clic en el icono situado junto al campo para añadir variables predefinidas.

  4. Haga clic en Agregar criterio para agregar uno o más criterios tantas veces como sea necesario. La lógica es la siguiente:

    • Si el primer criterio es verdadero para un elemento de decisión determinado, tiene prioridad sobre los siguientes.
    • Si no es true, el motor de decisión pasa al segundo criterio, y así sucesivamente.

  5. En el último campo, se puede generar una expresión que se asigna a todos los elementos de decisión que no cumplan los criterios anteriores.

    {width="70%"}

  6. Haga clic en Crear para completar la fórmula de clasificación. Ahora puede seleccionarlo en la lista para ver sus detalles y editarlo o eliminarlo. Está listo para usarse en una estrategia de selección para clasificar los elementos de decisión elegibles.

Ejemplo de fórmula de clasificación

Consideremos el ejemplo siguiente:

{width="80%"}

Si la región del elemento de decisión (atributo personalizado) es igual a la etiqueta geográfica del perfil (atributo de perfil), la puntuación de clasificación expresada aquí (que es una combinación de la prioridad del elemento de decisión, la puntuación del modelo de IA y un valor estático) se aplicará a todos los elementos de decisión que cumplan esa condición.

Utilizar el editor de código ranking-code-editor

Para expresar fórmulas de clasificación en sintaxis de PQL, cambie al editor de código con el botón específico en la parte superior derecha de la pantalla. Para obtener más información sobre cómo usar la sintaxis de PQL, consulte la documentación específica.

CAUTION
Esta acción evitará que vuelva a la vista predeterminada del generador para esta fórmula.

A continuación, puede aprovechar atributos de perfil, datos de contexto y atributos de elemento de decisión.

Por ejemplo, desea aumentar la prioridad de todas las ofertas con el atributo "hot" si el tiempo real es caluroso. Para ello, se pasó contextData.weather=hot en la llamada de toma de decisiones.

{width="80%"}

IMPORTANT
Al crear una fórmula de clasificación, no se admite retroceder a un período de tiempo anterior, como agregar un evento de experiencia que se produjo durante el último mes como componente de la fórmula. Cualquier intento de incluir un período retroactivo durante la creación de la fórmula generará un déclencheur de error al guardarla.

Para aprovechar los atributos relacionados con los elementos de decisión en las fórmulas, asegúrese de seguir la sintaxis correcta en el código de la fórmula de clasificación. Expanda cada sección para obtener más información:

Aprovechamiento de atributos estándar de elementos de decisión
Aprovechamiento de atributos personalizados de elementos de decisión

Ejemplos de PQL de fórmulas de clasificación ranking-formula-examples

Puede crear muchas fórmulas de clasificación diferentes según sus necesidades. A continuación se muestran algunos ejemplos.

Aumente las ofertas con ciertos atributos de oferta según el atributo del perfil

Si el perfil vive en la ciudad correspondiente a la oferta, duplique la prioridad para todas las ofertas de esa ciudad.

Fórmula de clasificación:

code language-none 
if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)
Ampliar ofertas en las que la fecha de finalización sea en menos de 24 horas a partir de ahora

Fórmula de clasificación:

code language-none 
if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)
Aumente las ofertas en función de la tendencia de los clientes a comprar el producto ofrecido

Puede aumentar la puntuación de una oferta en función de una puntuación de tendencia del cliente.

En este ejemplo, el inquilino de instancia es _salesvelocity y el esquema de perfil contiene un rango de puntuaciones almacenadas en una matriz:

Teniendo en cuenta esto, para un perfil como:

code language-none 
{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}
Ampliar ofertas basadas en datos de contexto {#context-data}

Journey Optimizer le permite impulsar ciertas ofertas según los datos de contexto que se pasan en la llamada. Por ejemplo, si se pasa contextData.weather=hot, se debe aumentar la prioridad de todas las ofertas con attribute=hot.

note note
NOTE
Para obtener información detallada sobre cómo pasar datos de contexto , consulte esta sección.

Tenga en cuenta que al usar la API Decisioning, los datos de contexto se agregan al elemento de perfil en el cuerpo de la solicitud, como en el ejemplo siguiente:

code language-none 
"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]

}],
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