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Utiliser les modèles d’IA pour classer les parcours journey-ai-models
Sur cette page : créez des modèles d’IA qui classent dynamiquement les parcours afin que le parcours le plus performant soit sélectionné pour chaque profil lorsque des limites d’entrée de parcours s’appliquent.
Adobe Journey Optimizer vous permet de contrôler les parcours dans lesquels un profil peut entrer lorsqu’il est éligible à un nombre de parcours supérieur à la limite autorisée par le système. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des jeux de règles pour définir des limites d’entrée de parcours ou de simultanéité. Lorsqu’un profil est éligible à plus de parcours que la limite ne le permet, la priorité attribuée à chaque parcours détermine les parcours sélectionnés.
Au lieu d’utiliser la priorité, vous pouvez également utiliser des modèles d’IA dans vos formules de classement pour classer dynamiquement les parcours en fonction des scores de modèles entraînés.
Créer un modèle d’IA create-ai-model
Pour créer un modèle d’IA pour le classement des parcours, procédez comme suit :
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Créez un jeu de données dans lequel les événements de conversion seront collectés. Voici comment procéder.
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Accédez à la section Classement d’orchestration, puis sélectionnez l’onglet Modèles d’IA. La liste des modèles créés précédemment s’affiche.
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Cliquez sur Créer un modèle d’IA.
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Fournissez un nom unique et une description pour le modèle d’IA, le cas échéant.
note NOTE L’objet de classement est l’entité à laquelle la formule de classement s’appliquera. Par défaut, l’objet de classement est défini sur Parcours.
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Dans la section Mesures d’optimisation, toutes les mesures de votre vue de données Customer Journey Analytics par défaut s’affichent dans la liste. Sélectionnez la mesure que vous souhaitez utiliser pour optimiser votre modèle.
Journey Optimizer classe en fonction du taux de conversion (Taux de conversion = Nombre total d’événements de conversion/Nombre total d’événements d’impression). Le taux de conversion est calculé avec :
- les événements d’impression (les éléments qui sont affichés) ;
- les événements de conversion (les éléments qui génèrent des clics ou des conversions).
Ces événements sont automatiquement capturés à l’aide du SDK web ou du SDK mobile. Pour plus d’informations, consultez la vue d’ensemble du SDK Web Adobe Experience Platform.
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Sélectionnez le ou les jeux de données dans lesquels les événements de conversion et d’impression sont collectés. Découvrez comment créer ce type de jeu de données dans cette section.
note caution CAUTION Seuls les jeux de données créés à partir de schémas associés au groupe de champs Événement d’expérience - Interactions avec les propositions s’affichent dans la liste déroulante. Vous pouvez sélectionner jusqu’à 5 jeux de données. -
Sélectionnez le ou les segments à utiliser pour entraîner le modèle d’IA.
note NOTE Vous pouvez sélectionner jusqu’à 50 audiences. -
Enregistrez et activez le modèle d’IA.
Le modèle d’IA peut désormais être sélectionné lorsque vous créez une formule de classement.
Référencer le modèle d’IA dans une formule pour classer les parcours reference-ai-model
Vous pouvez désormais définir le modèle d’IA comme référence pour créer une formule de classement, puis affecter la formule à un jeu de règles et appliquer le jeu de règles à vos parcours. Pour ce faire, procédez comme suit.
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Créez une formule de classement. Voici comment procéder
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Utilisez le bouton Sélectionner un modèle d’IA pour sélectionner le modèle d’IA à utiliser dans la formule.
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Dans au moins l’une des sections Critère, définissez une condition et sélectionnez Score du modèle d’IA comme méthode de classement. Par exemple, si le parcours comporte une balise « Promo », le score de classement est le score du modèle d’IA.
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Cliquez sur Créer pour terminer votre formule de classement.
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Créez un jeu de règles et sélectionnez la formule que vous avez créée comme méthode de classement. Voici comment procéder
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Créez les règles de capping de la fréquence de parcours et enregistrez le jeu de règles.
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Appliquez le jeu de règles aux parcours souhaités et enregistrez-les. Voici comment procéder
note NOTE Vous ne pouvez appliquer d’un seul jeu de règles à la fois à un parcours.
Tous les parcours qui utilisent ce jeu de règles seront classés avec la formule référençant le modèle d’IA sélectionné lors de l’application de la limitation.
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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.
- TL;DR: This page explains how to create AI models that dynamically rank journeys based on trained model scores, and how to reference them in ranking formulas so the best-performing journey is selected per profile when journey entry caps apply.
Intents:
- Create an AI model in the Orchestration ranking > AI models tab
- Choose an Optimization metric from the default Customer Journey Analytics data view
- Select the datasets and segments used to train the model
- Reference an AI model in a ranking formula using AI model score as the ranking method
- Assign the formula to a rule set and apply it to journeys so ranking applies when a cap is reached
Glossary:
- AI model: A trained model whose scores dynamically rank journeys, used in ranking formulas instead of static priority (product-specific)
- Ranking object: The entity that the ranking formula applies to; by default set to Journey (product-specific)
- Conversion rate: Total number of conversion events / Total number of impression events; the basis on which Journey Optimizer ranks (product-specific)
- Impression events: Items that are displayed (product-specific)
- Conversion events: Items that result in clicks or conversions (product-specific)
- AI model score: Ranking method that uses the AI model’s score in a formula criterion (product-specific)
Guardrails:
- This feature is currently in Limited Availability; contact your Adobe representative to gain access.
- AI models are only available to organizations that have purchased the Decisioning add-on offering.
- Only datasets created from schemas associated with the Experience Event - Proposition Interactions field group are displayed in the drop-down list.
- You can select up to 5 datasets where the conversion and impression events are collected (hard limit).
- You can select up to 50 audiences to train the AI model (hard limit).
- Impression and conversion events are automatically captured using the Web SDK or the Mobile SDK.
- Only one rule set can be applied to a journey at a time.
Terminology:
- Canonical name: AI model — Acronym: n/a — variants: journey arbitration AI models, AI model score
- Synonyms: none
- Do not confuse: “AI model” (trained model producing scores) ≠ “ranking formula” (the expression that references priority, attributes, or AI model score) ≠ “journey priority” (a manual value)
- Do not confuse: “impression events” (items that are displayed) ≠ “conversion events” (items that result in clicks or conversions)
FAQ:
- Q: When are AI model rankings applied? — When a profile is eligible for more journeys than the cap allows; all journeys using the rule set are ranked with the formula referencing the AI model.
- Q: What metric does the AI model optimize on? — A metric you select from the default Customer Journey Analytics data view; ranking is based on conversion rate (Total number of conversion events / Total number of impression events).
- Q: How many datasets and audiences can I use? — Up to 5 datasets and up to 50 audiences.
- Q: Which datasets can I select? — Only datasets created from schemas associated with the Experience Event - Proposition Interactions field group.
- Q: How do I use the AI model in a formula? — Use the Select AI model button, then in at least one Criterion set AI model score as the ranking method.