Prévisualisations et points d’entrée d’estimations
Lorsque vous développez une définition de segment, vous pouvez utiliser les outils d’estimation et de prévisualisation de Adobe Experience Platform pour afficher des informations de niveau résumé afin de vous assurer que vous isolez l’audience attendue.
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Les Aperçus fournissent des listes paginées de profils admissibles pour une définition de segment, ce qui vous permet de comparer les résultats par rapport à vos attentes.
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Les estimations fournissent des informations statistiques sur une définition de segment, telles que la taille d’audience prévue, l’intervalle de confiance et l’écart type d’erreur.
Commencer
Les points d’entrée utilisés dans ce guide font partie de l’API Adobe Experience Platform Segmentation Service. Avant de poursuivre, consultez le guide de prise en main pour obtenir des informations importantes à connaître afin d’effectuer avec succès des appels vers l’API, y compris les en-têtes requis et la manière de lire des exemples d’appels API.
Comment sont générées les estimations
Lorsque l’ingestion d’enregistrements dans la banque de profils augmente ou réduit le nombre total de profils de plus de 5 %, une tâche d’échantillonnage est déclenchée pour mettre à jour le nombre. Le déclenchement de l’échantillonnage de données dépend de la méthode d’ingestion :
- Ingestion par lots : pour l’ingestion par lots, dans les 15 minutes suivant l’ingestion réussie d’un lot dans la banque de profils, si le seuil d’augmentation ou de diminution de 3 % est atteint, une tâche est exécutée pour mettre à jour le nombre.
- Ingestion par flux : pour les workflows de données par flux, une vérification est effectuée toutes les heures pour déterminer si le seuil d’augmentation ou de diminution de 3 % a été atteint. Si c’est le cas, une tâche est automatiquement déclenchée pour mettre à jour le décompte.
La taille de l’échantillon dépend du nombre total d’entités dans votre banque de profils. Ces tailles d’échantillon sont représentées dans le tableau suivant :
Création d’une nouvelle prévisualisation create-preview
Vous pouvez créer une nouvelle prévisualisation en effectuant une requête POST au point d’entrée /preview
.
Format d’API
POST /preview
Requête
code language-shell |
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table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 | |
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Propriété | Description |
predicateExpression |
L’expression PQL qui servira à effectuer la requête sur les données. |
predicateType |
Type de prédicat pour l’expression de requête sous predicateExpression . Actuellement, la seule valeur acceptée pour cette propriété est pql/text . |
predicateModel |
Nom de la classe de schéma Experience Data Model (XDM) sur laquelle sont basées les données de profil. |
graphType |
Type de graphique à partir duquel vous souhaitez obtenir le cluster. Les valeurs prises en charge sont none (n’effectue aucune combinaison d’identités) et pdg (effectue une combinaison d’identités en fonction de votre graphique d’identités privé). |
Réponse
Une réponse réussie renvoie un état HTTP 201 (Created) avec les détails de la prévisualisation que vous venez de créer.
code language-json |
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table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 | |
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Propriété | Description |
state |
L’état actuel de la tâche de prévisualisation. Lors de sa création initiale, il est à l’état « NOUVEAU ». Par la suite, il restera à l’état « RUNNING » jusqu’à ce que le traitement soit terminé, auquel cas il deviendra « RESULT_READY » ou « FAILED ». |
previewId |
Identifiant de la tâche de prévisualisation à utiliser à des fins de recherche lors de l’affichage d’une estimation ou d’une prévisualisation, comme indiqué dans la section suivante. |
Récupérer les résultats d’un aperçu spécifique get-preview
Vous pouvez récupérer des informations détaillées sur un aperçu spécifique en adressant une requête GET au point d’entrée /preview
et en fournissant l’identifiant d’aperçu dans le chemin de la requête.
Format d’API
GET /preview/{PREVIEW_ID}
{PREVIEW_ID}
previewId
de l’aperçu que vous souhaitez récupérer.Requête
code language-shell |
---|
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Réponse
Une réponse réussie renvoie un état HTTP 200 avec des informations détaillées sur la prévisualisation spécifiée.
code language-json |
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table 0-row-2 1-row-2 | |
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Propriété | Description |
results |
Une liste des identifiants d’entité, ainsi que de leurs identités associées. Les liens fournis peuvent être utilisés pour rechercher les entités spécifiées à l’aide du point d’entrée de l’API d’accès aux profils. |
Récupération des résultats d’une tâche d’estimation spécifique get-estimate
Une fois que vous avez créé une tâche d’aperçu, vous pouvez utiliser son previewId
dans le chemin d’accès d’une requête GET vers le point d’entrée /estimate
pour afficher des informations statistiques sur la définition du segment, y compris la taille d’audience prévisionnelle, l’intervalle de confiance et l’écart type d’erreur.
Format d’API
GET /estimate/{PREVIEW_ID}
{PREVIEW_ID}
previewId
renvoyée lors de la création de la tâche de prévisualisation.Requête
La requête suivante récupère les résultats d’une tâche d’estimation spécifique.
code language-shell |
---|
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Réponse
Une réponse réussie renvoie un état HTTP 200 avec des détails concernant la tâche d’estimation.
code language-json |
---|
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table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 | |
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Propriété | Description |
estimatedNamespaceDistribution |
Tableau d’objets indiquant le nombre de profils dans la définition de segment répartis par espace de noms d’identité. Le nombre total de profils par espace de noms (en additionnant les valeurs affichées pour chaque espace de noms) peut être supérieur à la mesure du nombre de profils, car un profil peut être associé à plusieurs espaces de noms. Par exemple, si un client interagit avec votre marque sur plusieurs canaux, plusieurs espaces de noms seront associés à ce client individuel. |
state |
L’état actuel de la tâche de prévisualisation. L’état est « RUNNING » jusqu’à ce que le traitement soit terminé, auquel cas il devient « RESULT_READY » ou « FAILED ». |
_links.preview |
Lorsque l’state est « RESULT_READY », ce champ fournit une URL pour afficher l’estimation. |
Étapes suivantes
Vous êtes arrivé au bout de ce guide. À présent, vous devriez mieux comprendre comment utiliser les aperçus et les estimations à l’aide de l’API Segmentation. Pour savoir comment accéder aux mesures liées à vos données de profil client en temps réel, telles que le nombre total de fragments de profil et de profils fusionnés dans des espaces de noms spécifiques ou la banque de données de profils dans son ensemble, consultez le guide de point d’entrée aperçu du profil (/previewsamplestatus
).