DocumentationExperience PlatformGuide de Segmentation Service

Prévisualisations et points d’entrée d’estimations

Last update: Thu Sep 18 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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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.

  • 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.

  • 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.

NOTE
Pour accéder à des mesures similaires liées aux données du 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, reportez-vous au guide de point d’entrée aperçu du profil (aperçu de l’exemple de statut), qui fait partie du guide de développement de l’API Profile.

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 3 %, 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 :

Entités du magasin de profils
Taille de l’échantillon
Moins de 1 million
Jeu de données complet
1 à 20 millions
1 million
Plus de 20 millions
5 % du total
NOTE
Les estimations prennent généralement entre 10 et 15 secondes pour s’exécuter, en commençant par une estimation approximative et en affinant au fur et à mesure que davantage d’enregistrements sont lus.

Création d’une nouvelle prévisualisation create-preview

Vous pouvez créer une nouvelle prévisualisation en effectuant une requête POST au point d’entrée /preview.

NOTE
Une tâche d’estimation est automatiquement créée lors de la création d’une tâche de prévisualisation. Ces deux tâches partageront le même ID.

Format d’API

POST /preview

Requête

Exemple de requête pour créer un aperçu.
code language-shell 
curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/ups/preview \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
 -d '
    {
        "predicateExpression": "xEvent.metrics.commerce.abandons.value > 0",
        "predicateType": "pql/text",
        "predicateModel": "_xdm.context.profile",
        "graphType": "none"
    }'
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2
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.

Exemple de réponse lors de la création d’un aperçu.
code language-json 
{
    "state": "NEW",
    "previewQueryId": "e890068b-f5ca-4a8f-a6b5-af87ff0caac3",
    "previewQueryStatus": "NEW",
    "previewId": "MDphcHAtMzJiZTAzMjgtM2YzMS00YjY0LThkODQtYWNkMGM0ZmJkYWQzOmU4OTAwNjhiLWY1Y2EtNGE4Zi1hNmI1LWFmODdmZjBjYWFjMzow",
    "previewExecutionId": 0
}
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
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}
Paramètre
Description
{PREVIEW_ID}
Valeur previewId de l’aperçu que vous souhaitez récupérer.

Requête

Exemple de requête pour récupérer un aperçu.
code language-shell 
curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/preview/MDphcHAtMzJiZTAzMjgtM2YzMS00YjY0LThkODQtYWNkMGM0ZmJkYWQzOmU4OTAwNjhiLWY1Y2EtNGE4Zi1hNmI1LWFmODdmZjBjYWFjMzow \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Réponse

Exemple de réponse lors de la récupération d’un aperçu.

Une réponse réussie renvoie un état HTTP 200 avec des informations détaillées sur la prévisualisation spécifiée.

code language-json 
{
   "results": [{
        "XID_ADOBE-MARKETING-CLOUD-ID-1": {
            "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_ADOBE-MARKETING-CLOUD-ID-1",
            "endCustomerIds": {
                "XID_COOKIE_ID_1": {
                    "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_COOKIE_ID_1"
                },
                "XID_PROFILE_ID_1": {
                    "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_PROFILE_ID_1"
                }
            }
        }
    },
    {
        "XID_COOKIE-ID-2": {
            "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_COOKIE-ID-2",
            "endCustomerIds": {
                "XID_COOKIE_ID_2-1": {
                    "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_COOKIE_ID_2-1"

                },
                "XID_PROFILE_ID_2": {
                    "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_PROFILE_ID_2"
                }
            }
        },
        "XID_ADOBE-MARKETING-CLOUD-ID-3": {
            "_href": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/models/profile/XID_ADOBE-MARKETING-CLOUD-ID-1000"
        }
    }],
    "state": "RESULT_READY",
    "links": {
        "_self": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/preview?expression=<expr-1>&limit=1000",
        "next": "",
        "prev": ""
    },
    "page": {
        "offset": 0,
        "size": 3
    }
}
table 0-row-2 1-row-2
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}
Paramètre
Description
{PREVIEW_ID}
Une tâche d’estimation n’est déclenchée que lorsqu’une tâche de prévisualisation est créée et que les deux tâches partagent la même valeur d’identifiant à des fins de recherche. Plus précisément, il s’agit de la valeur previewId renvoyée lors de la création de la tâche de prévisualisation.

Requête

La requête suivante récupère les résultats d’une tâche d’estimation spécifique.

Exemple de requête pour récupérer une tâche d’estimation.
code language-shell 
curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/estimate/MDoyOjRhNDVlODUzLWFjOTEtNGJiNy1hNDI2LTE1MDkzN2I2YWY1Yzo0Mg \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Réponse

Une réponse réussie renvoie un état HTTP 200 avec des détails concernant la tâche d’estimation.

Exemple de réponse lors de la récupération d’une tâche d’estimation.
code language-json 
{
    "estimatedSize": 4275,
    "numRowsToRead": 4275,
    "estimatedNamespaceDistribution": [
        {
            "namespaceId": "4",
            "profilesMatchedSoFar": 35
        },
        {
            "namespaceId": "6",
            "profilesMatchedSoFar": 4275
        }
    ],
    "state": "RESULT_READY",
    "profilesReadSoFar": 4275,
    "standardError": 0,
    "error": {
        "description": "",
        "traceback": ""
    },
    "profilesMatchedSoFar": 4275,
    "totalRows": 4275,
    "confidenceInterval": "95%",
    "_links": {
        "preview": "https://platform.adobe.io/data/core/ups/preview/app-32be0328-3f31-4b64-8d84-acd0c4fbdad3/execution/0?previewQueryId=e890068b-f5ca-4a8f-a6b5-af87ff0caac3"
    }
}
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
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).

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