[Premium]{class="badge positive" title="Voir ce qui est inclus dans Target Premium."}

Questions fréquentes et dépannage concernant le ciblage automatique

Dépannage et questions fréquentes (FAQ) sur les activités de ciblage automatique dans Adobe Target.

Ciblage automatique Questions fréquentes section_5C120A2B11D14D9BAF767BBAB50FED23

Consultez les FAQ et les réponses suivantes lorsque vous effectuez des activités de ciblage automatique :

Quelles sont les bonnes pratiques pour configurer une activité de ciblage automatique ?

Réponse
  • Décidez si la valeur commerciale d’une mesure de succès Chiffre d’affaires par visite (RPV) vaut les exigences de trafic supplémentaires. Le RPV nécessite généralement au moins 1 000 conversions par expérience pour qu’une activité soit plus performante qu’une conversion.

  • Décidez l’affectation ente l’expérience de contrôle et l’expérience personnalisée avant de débuter l’activité d’après vos objectifs.

  • Déterminez si vous disposez d’un trafic suffisant vers la page sur laquelle s’exécute votre activité de ciblage automatique pour que les modèles de personnalisation soient créés dans un délai raisonnable.

  • Si vous testez l’algorithme de personnalisation, vous ne devez pas modifier les expériences ni ajouter ou supprimer des attributs de profil lorsque l’activité est active.

  • Envisagez d’effectuer une activité A/B entre les offres et les emplacements que vous prévoyez d’utiliser dans votre activité de ciblage automatique afin de vous assurer que les emplacements et les offres ont un impact sur l’objectif d’optimisation. Si une activité A/B ne parvient pas à démontrer une différence significative, le ciblage automatique ne parvient probablement pas non plus à générer un effet élévateur.

    Si un test A/B ne montre aucune différence statistiquement significative entre des expériences, il est probable que les offres considérées ne sont pas suffisamment différentes les unes des autres, que les emplacements sélectionnés n’influencent pas la mesure de succès, ou que l’objectif d’optimisation soit trop distant dans l’entonnoir de conversion pour être affecté par les offres que vous avez choisies.

  • Essayez de ne pas apporter de modifications substantielles aux expériences au cours de l’activité.

Recommandez-vous à d’utiliser Ciblage automatique avec une répartition de 90 % en contrôle et de 10 % en ciblé jusqu’à ce que les modèles soient créés ?

Réponse

La répartition optimale de l’affectation du trafic dépend de vos objectifs.

Si votre objectif est de personnaliser le plus de trafic possible, vous pouvez vous en tenir à une affectation ciblée de 90 % et à un contrôle de 10 % pendant la durée de vie de l’activité. Si votre objectif est d’exécuter une expérience en comparant les performances des algorithmes personnalisés par rapport au contrôle, une répartition 50/50 est préférable pour la durée de vie de l’activité.

Il est recommandé de conserver la répartition de l’affectation du trafic pendant toute la durée de vie de l’activité afin que les visiteurs ne basculent pas entre les expériences ciblées et les expériences de contrôle.

Si un visiteur ne voit pas l’activité de ciblage automatique et effectue une conversion, celle-ci est-elle prise en compte dans mon activité ?

Réponse
Non, seuls les visiteurs éligibles ayant visualisé l’activité de ciblage automatique sont comptabilisés dans les rapports.

Pourquoi mon activité de ciblage automatique ne semble-t-elle générer aucun effet élévateur ?

Réponse

Quatre facteurs sont requis pour qu’une activité de ciblage automatique génère un effet élévateur :

  • Les offres doivent être suffisamment différentes pour influencer les visiteurs.
  • Les offres doivent être situées à un emplacement qui fait la différence par rapport à l’objectif d’optimisation.
  • Le trafic et la « puissance » statistique de l’activité doivent être suffisants dans le test pour permettre de détecter l’effet élévateur.
  • L’algorithme de personnalisation doit fonctionner correctement.

Le meilleur plan d’action consiste à s’assurer en premier lieu que le contenu et les lieux qui composent les expériences de l’activité créent une réelle différence dans les taux de réponse globaux par le biais d’un simple test A/B non personnalisé. Assurez-vous de calculer les tailles d’échantillon à l’avance, de manière à garantir que la puissance est suffisante pour détecter un effet élévateur raisonnable et d’exécuter le test A/B pendant une durée déterminée sans l’arrêter ni y apporter de modifications.

Si le résultat du test A/B révèle un effet élévateur statistiquement significatif pour une ou plusieurs expériences, il est probable qu’une activité personnalisée fonctionnera. Bien sûr, la personnalisation peut fonctionner même s’il n’y a aucune différence en termes de taux de réponse global entre les expériences. En règle générale, le problème provient du fait que les offres et les emplacements n’ont pas un impact suffisamment important sur l’objectif d’optimisation pour être détectés avec une signification statistique.

Quand dois-je arrêter mon activité de ciblage automatique ?

Réponse

Le ciblage automatique peut être utilisé comme une personnalisation « toujours active » qui s’optimise en permanence. Dans le cas des contenus sans cesse renouvelés, notamment, il n’est pas nécessaire d’arrêter votre activité de ciblage automatique.

Si vous souhaitez apporter des modifications substantielles au contenu de votre activité de ciblage automatique, la bonne pratique consiste à démarrer une nouvelle activité, afin que les autres utilisateurs qui visualisent les rapports n’en confondent pas les résultats, ou ne les associent pas à d’anciens résultats portant sur des contenus différents.

Combien de temps dois-je attendre la compilation des modèles ? how-long

Réponse

Le temps nécessaire aux modèles pour créer votre activité de ciblage automatique dépend généralement du trafic sur les emplacements d’activité sélectionnés et des taux de conversion associés à la mesure de succès de votre activité.

Le ciblage automatique ne tente pas de créer un modèle personnalisé pour une expérience donnée tant qu’il n’y a pas au moins 50 conversions pour cette expérience. En outre, si la qualité du modèle créé est insuffisante (comme déterminé par l’évaluation hors ligne sur des données de « test » retenues, à l’aide d’une mesure appelée AUC), le modèle n’est pas utilisé pour diffuser le trafic de manière personnalisée.

Quelques points supplémentaires à garder à l’esprit lors de la création du modèle de ciblage automatique :

  • Une fois qu’une activité est active, le ciblage automatique prend en compte les 45 derniers jours de données diffusées de manière aléatoire lors de la tentative de création de modèles. Par exemple, le trafic de contrôle, ainsi que certaines données supplémentaires diffusées de manière aléatoire et retenues par l’algorithme.
  • Lorsque ​ Revenu par visite ​ est votre mesure de succès, ces activités nécessitent généralement plus de données pour créer des modèles en raison de l’écart de données plus élevé existant généralement dans le rapport visite-revenu comparé au taux de conversion.
  • Comme les modèles sont créés sur la base de chaque expérience, le remplacement d’une expérience par une autre expérience signifie que vous devez collecter suffisamment de trafic (au moins 50 conversions) pour la nouvelle expérience avant de pouvoir recréer des modèles personnalisés.

Un modèle est créé dans mon activité. Les visites de cette expérience sont-elles personnalisées ?

Réponse
Non, il doit exister au moins deux modèles créés au sein de votre activité pour que la personnalisation puisse débuter.

Quand puis-je commencer à consulter les résultats de mon activité ​ Ciblage automatique ​ ?

Réponse
Vous pouvez commencer à consulter les résultats de votre test de ciblage automatique dès qu’au moins deux expériences ont été créées à partir des modèles (coche verte) pour l’expérience sur laquelle les modèles sont créés.

Puis-je spécifier une expérience spécifique à utiliser comme contrôle ?

Réponse

Vous pouvez sélectionner une expérience à utiliser en tant que contrôle lors de la création d’une Automated Personalization (Personnalisation automatisée) ou d’une activité de ciblage automatique.

Cette fonctionnalité vous permet d’acheminer l’ensemble du trafic de contrôle vers une expérience spécifique, en fonction du pourcentage d’affectation du trafic configuré dans l’activité. Vous pouvez ensuite évaluer les rapports de performances du trafic personnalisé par rapport au trafic de contrôle vers cette expérience.

Pour plus d’informations, voir Utilisation d’une expérience spécifique comme contrôle.

Puis-je modifier la mesure d’objectif au cours d’une activité ​ Ciblage automatique ​ ? change-metric

Réponse

Adobe ne recommande pas de modifier la mesure d’objectif au cours d’une activité. Bien qu’il soit possible de modifier la mesure d’objectif au cours d’une activité à l’aide de l’interface utilisateur de Target, vous devez toujours démarrer une nouvelle activité. Adobe ne garantit pas ce qui se produit si vous modifiez la mesure d’objectif dans une activité après son exécution.

Cette recommandation s’applique aux activités Affectation automatique, Ciblage automatique et Automated Personalization qui utilisent Target ou Analytics (A4T) comme source de création de rapports.

Puis-je utiliser l’option Réinitialiser les données du rapport lors de l’exécution d’une activité de ciblage automatique ?

Réponse

Il n’est pas recommandé d’utiliser l’option Réinitialiser les données du rapport pour les activités de ciblage automatique. Bien qu’elle supprime les données de rapports visibles, cette option ne supprime pas tous les enregistrements d’identification du modèle de ciblage automatique. Au lieu d’utiliser l’option Réinitialiser les données du rapport pour les activités de ciblage automatique, créez une activité et désactivez l’activité d’origine.

Ces conseils s’appliquent également aux activités Affectation automatique et Automated Personalization.

Que se passe-t-il si je supprime une expérience unique d’une activité de ciblage automatique ?

Réponse

Target crée un modèle par expérience. La suppression d’une expérience signifie donc que crée Target un modèle de moins et que cela n’affecte pas les modèles des autres expériences.

Supposons, par exemple, que vous ayez une activité de ciblage automatique avec huit expériences et que vous ne soyez pas satisfait des performances d’une expérience. Vous pouvez supprimer cette expérience sans que cela n’affecte les modèles des sept expériences restantes.

Dépannage du ciblage automatique section_23995AB813F24525AF294D20A20875C8

Il arrive parfois que les activités ne se déroulent pas comme prévu. Voici quelques défis potentiels auxquels vous pourriez être confronté lors de l’utilisation du ciblage automatique ainsi que quelques solutions suggérées.

Mon activité de ciblage automatique prend trop de temps pour créer des modèles.

Suggestions de dépannage

Plusieurs modifications de configuration de l’activité peuvent réduire le temps prévu pour créer des modèles, notamment le nombre d’expériences dans votre activité de ciblage automatique, le trafic sur votre site et votre mesure de succès sélectionnée.

Solution : passez en revue la configuration de votre activité et vérifiez si vous êtes prêt à apporter des modifications pour accélérer la création des modèles.

  • Si votre mesure de succès est définie sur RPV, pouvez-vous passer à la conversion ? Les activités de conversion tendent à exiger moins de trafic pour compiler des modèles. Vous ne perdrez pas les données d’activité si vous modifiez le critère de mesure de succès en passant du RPV à la conversion.
  • Votre mesure de succès est-elle située loin en arrière dans l’entonnoir de vente par rapport aux expériences de votre activité ? Un taux de conversion d’activité inférieur augmente les exigences de trafic nécessaires à la création des modèles, car un nombre minimum de conversions est requis.
  • Y a-t-il des expériences que vous pouvez supprimer de votre activité ? La réduction du nombre d’expériences dans une activité réduit le temps de création de modèles.
  • Existe-t-il une page à trafic élevé sur laquelle cette activité serait plus efficace ? Plus il y a de trafic et de conversions dans les emplacements de vos activités, plus les modèles sont créés rapidement.

Mon activité de ciblage automatique ne génère aucun effet élévateur.

Suggestions de dépannage

Quatre facteurs sont requis pour qu’une activité de ciblage automatique génère un effet élévateur :

  • Les offres doivent être suffisamment différentes pour influencer les visiteurs.
  • Les offres doivent être situées à un emplacement qui fait la différence par rapport à l’objectif d’optimisation.
  • Le trafic et la « puissance » statistique de l’activité doivent être suffisants dans le test pour permettre de détecter l’effet élévateur.
  • L’algorithme de personnalisation doit fonctionner correctement.

Solution : tout d’abord, assurez-vous que votre activité personnalise le trafic. Si des modèles ne sont pas créés pour toutes les expériences, votre activité de ciblage automatique diffuse toujours de manière aléatoire une partie significative des visites afin de tenter de créer tous les modèles le plus rapidement possible. Si les modèles ne sont pas créés, le ciblage automatique ne personnalise pas le trafic.

Ensuite, assurez-vous que les offres et les emplacements des activités font réellement la différence sur les taux de réponse globaux à l’aide d’un test A/B simple et non personnalisé. Assurez-vous de calculer les tailles d’échantillon à l’avance, de manière à garantir que la puissance est suffisante pour détecter un effet élévateur raisonnable et d’exécuter le test A/B pendant une durée déterminée sans l’arrêter ni y apporter de modifications. Si les résultats d’un test A/B montrent une augmentation statistiquement significative sur une ou plusieurs expériences, il est probable qu’une activité personnalisée fonctionne. Personalization peut fonctionner même s’il n’existe aucune différence dans les taux de réponse globaux des expériences. En règle générale, le problème provient du fait que les offres et les emplacements n’ont pas un impact suffisamment important sur l’objectif d’optimisation pour être détectés avec une signification statistique.

Les mesures qui dépendent d’une mesure de conversion ne sont jamais converties.

Suggestions de dépannage

Ce comportement est attendu.

Dans une activité de ciblage automatique, une fois qu’une mesure de conversion (qu’il s’agisse d’un objectif d’optimisation ou d’un objectif post) est convertie, l’utilisateur est libéré de l’expérience et l’activité est redémarrée.

Par exemple, il existe une activité avec une mesure de conversion (C1) et une autre mesure (A1). A1 dépend de C1. Lorsqu’un visiteur entre dans l’activité pour la première fois et que les critères de conversion de A1 et C1 ne sont pas convertis, la mesure A1 n’est pas convertie en raison de la dépendance de la mesure de succès. Si le visiteur convertit C1, puis convertit A1, A1 n’est toujours pas converti, car lorsque C1 est converti, le visiteur est libéré.

recommendation-more-help
target-help-main