Utilisation des gestionnaires de balises pour implémenter l’Audience Manager
Dernière mise à jour : 5 mai 2025
Créé pour :
- Intermédiaire
- Développeur
Dans cette vidéo, découvrez les principes de base de l’implémentation de Adobe Audience Manager lors de l’utilisation d’une solution de gestion des balises.
Les cas d’utilisation suivants sont mis en surbrillance :
- Mise en oeuvre par le biais de balises Adobe Experience Platform (anciennement Launch) lors de l’utilisation d’Adobe Analytics
- Mise en oeuvre via des balises Adobe Experience Platform lorsque vous n’utilisez pas Adobe Analytics
- Mise en oeuvre par le biais d’un gestionnaire de balises non Adobe lors de l’utilisation d’Adobe Analytics
- Mise en oeuvre par le biais d’un gestionnaire de balises non Adobe lorsque vous n’utilisez pas Adobe Analytics
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- Utilisez Data Explorer pour rechercher des paires clé/valeur utilisées et inutilisées.
- Enregistrer les recherches dans Data Explorer pour une réutilisation pratique
- Utilisation de Data Explorer pour créer des caractéristiques et des segments rétroactifs
- Utiliser Data Explorer pour valider la création de caractéristiques pour les données intégrées
- Utilisez Data Explorer pour utiliser les signaux provenant d’Adobe Analytics.
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- Création d’une taxonomie des caractéristiques
- Création d’une caractéristique basée sur des règles
- Création de caractéristiques intégrées
- Création d’une caractéristique de conversion
- Choix d’une source de données lors de la création de caractéristiques
- Configuration de l’expiration des caractéristiques avec le paramètre de durée de vie (TTL)
- Utilisation de l’affichage du code pour créer et modifier des caractéristiques
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- Créer et gérer des caractéristiques en bloc avec BAAAM
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- Création d’une taxonomie des segments
- Définition et création pratiques de segments
- Création de segments à partir de plusieurs sources de données
- Choix d’une source de données lors de la création d’un segment
- Amélioration des segments avec des recommandations de caractéristiques
- Améliorations des recommandations de caractéristiques dans la segmentation
- Utiliser la récence et la fréquence dans les segments
- Utilisation de l’affichage du code lors de la création de segments
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- Exclure des caractéristiques dans les modèles algorithmiques (look-alike
- Augmenter le retour sur investissement en utilisant des modèles algorithmiques (semblables)
- Utilisation de modèles semblables pour étendre l’inventaire épuisé à partir de vos données propriétaires
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