Peu de captures pour les modèles en Audience Manager
Découvrez comment déterminer les paramètres/entrées appropriés pour créer l’audience analogue.
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Peu de gens attrapent autour des modèles d'Audience Manager.
Résolution resolution
- Comment fonctionne l’audience de type recherche et ses avantages ?
https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=fr
- Comment déterminer les paramètres/entrées appropriés pour le créer.
Quelques milliers d’utilisateurs devraient suffire à exécuter le modèle, étant donné qu’il existe un chevauchement significatif des caractéristiques entre la population de base et la population dans les sources de données sélectionnées. La modélisation analogue produit des résultats plus précis, plus la ligne de base est élevée.
- Qu’est-ce que le poids d’une caractéristique et comment fonctionne-t-il ?
L’échelle de poids des caractéristiques est un pourcentage qui s’étend de 0 % à 100 %. Les caractéristiques classées plus près de 100 % correspondent davantage à l’audience de votre population de base. TraitWeight classe les caractéristiques nouvellement découvertes par ordre d’influence ou de pertinence.
- Quelle est la population seuil minimale de la caractéristique/du segment de base qui peut être prise en compte ?
Comme indiqué ci-dessus, quelques milliers d’utilisateurs devraient suffire à exécuter le modèle, étant donné qu’il existe un chevauchement significatif de caractéristiques entre la population de base et la population dans les sources de données sélectionnées.
- Pourquoi et comment sélectionner des sources de données pour augmenter et diminuer la pertinence de la caractéristique de base ?
Utilisez des sources de données qui présentent au moins un chevauchement avec votre caractéristique/segment de base, mais qui, en même temps, amènent des utilisateurs supplémentaires. Vous devez également tenir compte du coût associé à chaque flux de données. Les modèles de coûts et de prix varient selon les fournisseurs de données en Audience Marketplace.
- Quelles caractéristiques exclure et sur quelle base ?
- Une fois l’exécution du modèle terminée, quelles sont les étapes suivantes ?
Une fois l’exécution du modèle terminée, vous pouvez commencer à créer vos caractéristiques et segments.
- Clarité sur la création d’autres caractéristiques et segments à partir des données après l’exécution du modèle et son fonctionnement et son utilisation.
- Intervalle et degré de précision.
- Comment obtenir une précision optimale avec une portée et une plage accrues ?
- Facteurs dépendant de la création/mise en oeuvre réussie d’un programme lookalike et de sa portée
Veuillez consulter le lien https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=fr pour les points 10 et 11 et nous faire savoir si vous avez des questions/problèmes spécifiques que nous pouvons vous aider dans l'un des modèles.
- Combien de jours/périodes de modèle s’exécutent et combien de temps optimal pour créer des segments à partir du même ?
Actuellement, vous pouvez créer jusqu’à 20 modèles algorithmiques et 50 caractéristiques algorithmiques. Le modèle se retire une fois tous les 8 jours et actualise la population de caractéristiques algorithmiques.