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Mostrar y hacer clic impressions-code
Los gráficos Display & Click presentan un análisis detallado de la participación de sus perfiles con sus experiencias basadas en código, lo que ofrece información valiosa sobre cómo los perfiles interactúan con su contenido.
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Clics únicos: Número de perfiles que hicieron clic en un contenido de sus experiencias.
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Clics: Número de veces que se hizo clic en un contenido en sus experiencias.
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Pantallas: Número de veces que se abrió la experiencia.
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Visualizaciones únicas: Número de veces que se abrió la experiencia, no se tienen en cuenta las interacciones múltiples de un perfil.
Datos de seguimiento track-data-code
La tabla Datos de seguimiento ofrece una instantánea detallada de la actividad del perfil vinculada a sus experiencias basadas en código, lo que proporciona información esencial sobre la participación y la eficacia de las experiencias.
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Personas: Número de perfiles de usuario que se califican como perfiles de destino para sus experiencias.
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Tasa de clics (CTR): Porcentaje de usuarios que interactuaron con sus experiencias.
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Clics: Número de veces que se hizo clic en un contenido en sus experiencias.
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Clics únicos: Número de perfiles que hicieron clic en un contenido de sus experiencias.
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Pantallas: Número de veces que se abrió su experiencia.
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Visualizaciones únicas: Número de veces que se abrió su experiencia, no se tienen en cuenta las interacciones múltiples de un perfil.
Etiquetas de vínculos rastreados track-link-code
La tabla Etiquetas de vínculos rastreados ofrece una descripción general completa de las etiquetas de vínculos dentro de las experiencias basadas en código, destacando las que generan el mayor tráfico de visitantes. Esta función le permite identificar y priorizar los vínculos más populares.
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Clics únicos: Número de perfiles que hicieron clic en un contenido de sus experiencias basadas en código.
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Clics: Número de veces que se hizo clic en un contenido en sus experiencias basadas en código.
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Pantallas: Número de veces que se abrió la experiencia.
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Visualizaciones únicas: Número de veces que se abrió la experiencia, no se tienen en cuenta las interacciones múltiples de un perfil.
Informes de decisiones decisioning-reporting
KPI de decisión decisioning-kpis
Los KPI de toma de decisiones proporcionan información clave sobre la participación de los visitantes en sus experiencias, incluidas métricas como las siguientes:
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Elementos totales: número total de elementos individuales que formaban parte de una experiencia personalizada o de un proceso de toma de decisiones dentro de un período especificado.
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Total de visualizaciones:
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Clics totales: número total de veces que los usuarios hicieron clic en elementos, vínculos, productos u otros elementos interactivos durante un período de tiempo especificado.
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Tasa de reserva: porcentaje de instancias en las que no se calificó ninguna estrategia de selección, lo que da como resultado la visualización de una opción genérica o menos específica.
Canal de participación engagement-funnel
La tabla Canal de participación supervisa el rendimiento de las experiencias personalizadas mediante la evaluación de la eficacia con que cada fase del canal impulsa las interacciones del usuario.
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Pantallas: número total de veces que se mostraron o presentaron experiencias personalizadas a los usuarios en varios puntos de contacto.
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Clics: número total de veces que los usuarios hicieron clic en experiencias personalizadas que se les mostraron.
Elementos de decisión principales por tasa de clics top-decision
La tabla Elementos de decisión principales por CTR resalta el rendimiento de los elementos individuales en función de su tasa de clics. Esta métrica ayuda a evaluar qué elementos son más efectivos para atraer usuarios e impulsar interacciones.
- Tasa de clics (CTR): porcentaje de usuarios que hacen clic en un vínculo, un anuncio o una recomendación en comparación con el número de veces que se mostraron.
Canal de participación por estrategia de selección engagement-funnel-selection
La tabla Embudo de participación por estrategia de selección le ayuda a supervisar y analizar la eficacia con que las distintas estrategias de selección atraen a usuarios con experiencias personalizadas.
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Pantallas: número total de veces que se mostraron o presentaron experiencias personalizadas a los usuarios en varios puntos de contacto.
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Clics: número total de veces que los usuarios hicieron clic en experiencias personalizadas que se les mostraron.
Rendimiento de elementos de decisión decision-items-performance
La tabla Rendimiento de elementos de decisión evalúa el rendimiento de cada elemento para atraer usuarios e impulsar acciones deseadas, como compras, clics u otras respuestas.
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Pantallas: número total de veces que se mostraron o presentaron experiencias personalizadas a los usuarios en varios puntos de contacto.
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Clics: número total de veces que los usuarios hicieron clic en experiencias personalizadas que se les mostraron.
Estrategia de clasificación ranking-strategy
La tabla Estrategia de clasificación proporciona perspectivas sobre el rendimiento de los modelos de clasificación impulsados por IA dentro de experiencias personalizadas que comparan dos tipos de tráfico:
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Impulsado por modelo: los usuarios reciben contenido clasificado por el modelo de IA, optimizado para relevancia y participación.
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Holdout: los usuarios reciben contenido servido aleatoriamente durante la fase de exploración del modelo.
Las métricas clave mostradas incluyen:
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Pantallas: número total de veces que se mostraron o presentaron experiencias personalizadas a los usuarios en varios puntos de contacto.
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Clics: número total de veces que los usuarios hicieron clic en experiencias personalizadas que se les mostraron.
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Tasa de conversión: porcentaje de visualizaciones que dieron como resultado acciones del usuario (por ejemplo, clics), que indican el éxito del modelo en la participación de usuarios.
Tasa de conversión para tráfico Holdout y conducido por modelo conversion-rate
El gráfico Tasa de conversión para tráfico controlado por modelo y en espera muestra la tasa de conversión a lo largo del tiempo para dos tipos de tráfico:
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Impulsado por modelo: los usuarios reciben contenido clasificado por el modelo de IA, optimizado para relevancia y participación.
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Holdout: los usuarios reciben contenido servido aleatoriamente durante la fase de exploración del modelo.