Utilisez des modèles semblables pour étendre les stocks épuisés à partir de données propriétaires. using-look-alike-models-to-extend-sold-out-inventory-from-your-st-party-data

Dans ce tutoriel, nous allons vous présenter les étapes à suivre pour configurer et utiliser des Models semblables, afin que vous puissiez créer de nouvelles audiences semblables et les vendre en tant qu’extension de votre segment de conversion.

Détails du cas d’utilisation use-case-details

Vous êtes un éditeur de contenu. Si vous avez déjà épuisé les stocks de convertisseurs sur votre site, vous pourriez penser que votre opportunité s'arrête là. Entrez dans la Models analogue d’AAM. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez augmenter davantage les stocks déjà épuisés et vendre également les audiences de personnes qui n’ont peut-être pas encore convertis, mais qui ressemblent/agissent comme des personnes qui ont converti. Ce segment ciblé se vend généralement moins cher que les convertisseurs réels, mais il vous permet néanmoins d’améliorer vos résultats en fournissant une option d’audience supplémentaire aux annonceurs qui souhaitent placer des annonces sur votre site. L’avantage supplémentaire de ce cas d’utilisation est que l’exécution de ce modèle sur vos données propriétaires ne vous coûte rien.

Les étapes de ce tutoriel sont les suivantes :

Identifier ou créer une caractéristique ou un segment d’utilisateur idéal (conversion) identify-create-an-ideal-user-conversion-trait-or-segment

Qu'est-ce que vous essayez de faire faire aux gens sur votre site ? Quel est votre événement de conversion ? Bien sûr, il existe de nombreuses réponses différentes à cette question, selon le type de site/le secteur vertical et les objectifs organisationnels. Dans tous les cas, il est courant dans AAM de créer une caractéristique pour les visiteurs qui répondent à ces critères.

Dans ce cas d’utilisation, c’est déjà supposé, car vous avez vendu l’inventaire pour les personnes qui sont des convertisseurs. Toutefois, pour les besoins de ce tutoriel, il est préférable d’en discuter comme référence pour le reste du cas d’utilisation.

En outre, lorsque vous utilisez des événements pour créer des caractéristiques, il y a un piège important à garder à l’esprit, afin de ne pas collecter plus d’utilisateurs que vous ne le devriez dans la caractéristique. Regardez la vidéo suivante pour le grand dévoilement. :)

REMARQUE : dans la vidéo ci-dessus, l’exemple que je montre suppose que vous disposez d’Adobe Analytics. Évidemment, ce n'est peut-être pas le cas. Si vous disposez de Google Analytics (GA), nous disposons d’un module que vous pouvez utiliser pour envoyer des données dans AAM (voir la documentation). Si votre activité de conversion sur votre site est envoyée à AAM par GA, vous pouvez alors créer votre caractéristique de conversion à partir de ce module. Si vous disposez d’une autre solution d’analyse (ou d’aucune solution d’analyse), vous pouvez tout de même envoyer des données à AAM via notre code DIL et la fonction submit, etc. (voir la documentation). Ensuite, créez à nouveau la caractéristique de conversion en fonction des données envoyées lorsque l’activité de conversion est effectuée sur le site.

Créer un modèle similaire à partir de données propriétaires creating-a-look-alike-model-from-first-party-data

Au cours de cette étape, nous allons créer un modèle analogue First Party. Cela signifie que non seulement nous allons utiliser une caractéristique/un segment de conversion propriétaire pour notre caractéristique/segment de base (ce qui serait normal pour la plupart des modèles de toute façon), mais nous allons également seulement examiner le pool de données propriétaires pour plus de personnes qui ressemblent aux convertisseurs. Nous n'examinerons pas les données de tierces parties.

Dans ce cas d’utilisation, c’est important, car nous essayons de créer un segment d’utilisateurs et d’utilisatrices sur notre site qui ressemblent à des convertisseurs, mais qui ne les ont pas encore convertis, afin de pouvoir vendre ce segment similaire aux annonceurs et annonceuses intéressés.

Création d’une caractéristique algorithmique creating-an-algorithmic-trait

Ensuite, nous devrons créer un Algorithmic Trait, afin que les résultats du modèle puissent être utilisés. Sans créer de caractéristique, le modèle est inutile. Ainsi, une fois le modèle exécuté, veillez à accéder à la boîte de dialogue caractéristique et à créer une Algorithmic Trait. La vidéo suivante le décrit en détail et fournit quelques conseils.

Offrir le Algorithmic Segment aux annonceurs offering-the-algorithmic-segment-to-advertisers

Une fois que vous avez créé un Algorithmic Trait, vous pouvez créer un segment pour le placer, afin de pouvoir activer les données (vous ne pouvez pas activer une caractéristique, mais plutôt créer un segment à une caractéristique avec le Algorithmic Trait dedans, afin de pouvoir activer (utiliser) le segment.

Une fois que vous avez créé un segment de visiteurs propriétaires qui ont obtenu un score élevé dans le modèle similaire (c’est-à-dire qui ressemblent à des convertisseurs, mais qui ne se sont pas encore convertis), vous pouvez proposer ce segment aux annonceurs sur votre site, même après avoir vendu l’ensemble de votre inventaire de convertisseurs réels sur votre site. Il s’agit d’une excellente façon d’étendre cette audience et de continuer à voir des revenus supplémentaires à l’aide de Models semblables dans Audience Manager.