Recommendations delle caratteristiche
Ricevi consigli sulle caratteristiche live durante la creazione dei segmenti, dalle caratteristiche di prime parti e dai feed di dati Audience Marketplace.
Dimostrazione video
Inizia guardando il video Trait Recommendations di seguito, quindi continua a leggere per ulteriori informazioni. La dimostrazione video mostra come utilizzare i consigli delle caratteristiche di prime parti e i consigli sulle caratteristiche dei feed di dati Audience Marketplace a cui sei già abbonato.
Il video successivo illustra il flusso di lavoro per Marketplace Recommendations, mostrando come aggiungere caratteristiche ai segmenti in base ai consigli dei feed di dati in Audience Marketplace. Questi consigli si basano su feed di dati a cui non sei abbonato.
Panoramica
Trait Recommendations, con tecnologia Adobe Sensei, introduce la scienza dei dati nei tuoi flussi di lavoro Audienci Manager quotidiani.
Con Trait Recommendations, quando si crea o si modifica un segmento in Segment Builder, si ottengono consigli su caratteristiche aggiuntive da includere, simili alle caratteristiche incluse nella regola del segmento.
L'Audience Manager mostra i consigli sulle caratteristiche sia dalle caratteristiche di prima parte, nella sezione Recommendations, che da Audience Marketplace, nella sezione Recommendations from Marketplace.
Aggiungi le caratteristiche consigliate al segmento per aumentare il pubblico di destinazione.
In breve:
- L'Audience Manager mostra le caratteristiche di prima parte nella sezione Recommendations. Le raccomandazioni del Marketplace provenienti da feed pubblici e privati a cui non sei abbonato sono visibili nella sezione Recommendations from Marketplace. Fare clic sul nome del feed per passare a Audience Marketplace e sottoscrivere.
- L’Audience Manager mostra un massimo di cinquanta caratteristiche simili a quelle della regola del segmento.
- Puoi filtrare le origini dati da cui non desideri visualizzare i consigli.
- Durante il calcolo delle somiglianze, Audience Manager considera UUID qualificati per la caratteristica negli ultimi 30 giorni.
- Se ricevi il messaggio di errore "Non sono state trovate caratteristiche simili. Le caratteristiche potrebbero essere troppo nuove". Ciò significa che non vi è stata alcuna attività per quella caratteristica negli ultimi 30 giorni, oppure che l’Audience Manager non ha ancora aggiornato i consigli per quella caratteristica. Riprova tra 24 ore.
Casi d'uso
Con Trait Recommendations puoi migliorare i tuoi flussi di lavoro, a seconda di come utilizzi Audience Manager:
- In qualità di addetto al marketing, puoi trovare rapidamente tipi di pubblico interessati a prodotti complementari con l’aiuto di caratteristiche simili, in modo da aumentare la tua portata.
- Se utilizzi Audience Manager come editore, con Trait Recommendations, puoi comprendere il comportamento del pubblico e creare segmenti migliori per le vendite di annunci o l'acquisizione di utenti.
- In qualità di acquirente di dati di Audience Marketplace, desidero scoprire dati di terze parti rilevanti senza navigare in un numero elevato di feed.
- In qualità di provider di dati Audience Marketplace, desidero consigliare dati rilevanti agli acquirenti in modo da poter beneficiare di abbonamenti ottimali e pertinenti.
Differenze tra caratteristiche Recommendations e modelli algoritmici
Modelli algoritmici
Algorithmic Models non solo trova le caratteristiche più influenti, ma classifica gli utenti in base a tali caratteristiche e assegna a ogni utente un punteggio individuale. In seguito puoi creare caratteristiche algoritmiche per eseguire il targeting degli utenti. Con i controlli di precisione e portata in Trait Builder, puoi specificare quali utenti tra tutti coloro che hanno le caratteristiche influenti di cui desideri eseguire il targeting.
Algorithmic Models consente di selezionare gli utenti con diversi livelli di precisione e di verificare in Audience Lab quale gruppo di utenti effettua le migliori conversioni. Consulta il caso d’uso dettagliato in Compare Models in Audience Lab.
In Algorithmic Models, il modello viene eseguito ogni 8 giorni e aggiorna gli utenti qualificati per le caratteristiche algoritmiche.
Recommendations delle caratteristiche
Trait Recommendations è un modo rapido per ottenere informazioni su altre caratteristiche simili a quelle utilizzate in un segmento.
Utilizzare Trait Recommendations quando:
- Hai bisogno di informazioni rapide durante la creazione di un segmento;
- Utilizzi segmenti per campagne brevi o quando desideri eliminare rapidamente il pubblico che effettua la conversione;
- Stai cercando di massimizzare la portata.
Flusso di lavoro
Durante la creazione o la modifica di un segmento nel Generatore di segmenti, puoi esplorare caratteristiche simili a quelle presenti nella regola del segmento. Il flusso di lavoro Generatore di segmenti è molto simile per i segmenti nuovi ed esistenti:
Nuovi segmenti
-
Vai a Dati pubblico > Segmenti e fai clic su Aggiungi nuovo.
-
Nella casella a discesa Caratteristiche, aggiungi almeno una caratteristica alla regola del segmento.
-
Puoi visualizzare le caratteristiche consigliate di prime parti e i Audience Marketplace consigli sulle caratteristiche dai feed a cui sei abbonato, nella sezione Recommendations. La sezione Recommendations from Marketplace mostra i consigli sulle caratteristiche dei feed a cui non sei abbonato. Tutti questi consigli sono simili alle caratteristiche aggiunte alla regola del segmento. Scorri verso il basso per visualizzare tutte le caratteristiche consigliate.
-
(Facoltativo) Per escludere le caratteristiche di prime parti consigliate da determinate origini dati, fare clic sul simbolo X per le origini dati che si desidera escludere.
note note NOTE Le origini dati escluse sono visualizzate appena sopra l’elenco delle caratteristiche consigliate. Fai clic su X nella casella grigia per rimuovere le esclusioni e visualizzare nuovamente i risultati dalle rispettive origini dati. 1. Per aggiungere caratteristiche consigliate alla regola del segmento, fai clic sul simbolo **+**.
Segmenti esistenti
-
Vai a Audience Data>Segments, seleziona il segmento da modificare e fai clic su
-
Scorri verso il basso fino alla casella a discesa Traits.
-
Puoi visualizzare caratteristiche consigliate, simili alle caratteristiche già presenti nella regola del segmento. Scorri verso il basso per visualizzare tutte le caratteristiche consigliate.
-
(Facoltativo) Per escludere le caratteristiche consigliate da determinate origini dati, fare clic sul simbolo X per le origini dati che si desidera escludere.
note note NOTE Le origini dati escluse sono visualizzate appena sopra l’elenco delle caratteristiche consigliate. Fai clic su X nella casella grigia per rimuovere le esclusioni e visualizzare nuovamente i risultati dalle rispettive origini dati. 1. Per aggiungere caratteristiche consigliate alla regola del segmento, fai clic sul simbolo **+**.
Quando crei o modifichi un segmento e aggiungi una caratteristica alla regola del segmento, puoi vedere un massimo di cinquanta caratteristiche consigliate, simili a quelle aggiunte. Se la regola del segmento contiene più di una caratteristica, Audience Manager utilizza un metodo round robin per mostrare la migliore corrispondenza per ogni caratteristica, quindi la seconda migliore corrispondenza per ogni caratteristica e così via, per le cinquanta caratteristiche più grandi per popolazione, nella regola del segmento.
Ad esempio, se nella regola del segmento sono presenti tre caratteristiche, come mostrato di seguito, le caratteristiche consigliate sono:
- Migliore corrispondenza per la caratteristica 3 (la caratteristica con la popolazione più numerosa);
- Migliore corrispondenza per la caratteristica 1;
- Migliore corrispondenza per la caratteristica 2;
- Seconda migliore corrispondenza per la caratteristica 3;
- Seconda migliore corrispondenza per la caratteristica 1 e così via fino ad arrivare a cinquanta caratteristiche.
Per ottenere consigli per una caratteristica specifica, puoi fare clic sulle caratteristiche nella regola del segmento (1) o nella vista caratteristiche consigliate (2).
Facendo clic su una caratteristica di prime parti si apre una finestra pop-up, come illustrato nell’immagine seguente. Se le caratteristiche consigliate non fanno parte del segmento, puoi aggiungerle al segmento premendo +.
Come funziona
Per produrre i consigli sulle caratteristiche, Audience Manager calcola la somiglianza Jaccard tra la caratteristica di destinazione e ogni altra caratteristica a cui il tuo account ha accesso, inclusi i dati di terze parti. Audience Manager mostra fino a cinquanta caratteristiche che hanno la somiglianza più elevata.
Punteggio di somiglianza delle caratteristiche trait-similarity-score
Audience Manager calcolare Trait Similarity Score tra due caratteristiche calcolando l'intersezione e l'unione in termini di numero di UUID e quindi dividere le due. Per due caratteristiche A e B, il calcolo è simile al seguente:
Vedi anche i due esempi seguenti.
Esempio 1 - Punteggio di somiglianza delle caratteristiche basse
Considerate due caratteristiche A e B, supponiamo che ciascuna delle caratteristiche abbia una popolazione di 1.000.000 UUID di abitanti, 25.000 UUID dei quali sono idonei per entrambe le caratteristiche.
Utilizzando la formula precedente, si otterrà: 25.000 / 1.975.000 = 0,012. Questo è un Trait Similarity Score basso, le due caratteristiche sono molto diverse.
Esempio 2: punteggio di somiglianza delle caratteristiche
Se le stesse caratteristiche A e B avevano 400.000 UUID di spazio per entrambe le caratteristiche, Trait Similarity Score è molto più alto:
400.000 / 1.600.000 = 0,25
Come interpretare il punteggio di somiglianza delle caratteristiche
Utilizza la tabella seguente come guida approssimativa per la somiglianza delle caratteristiche. Questa guida si basa sui punteggi di somiglianza osservati nella maggior parte delle caratteristiche.
Controllo degli accessi basato sul ruolo (RBAC)
Per le aziende che utilizzano Role-Based Access Controls (RBAC), è necessario disporre dell'autorizzazione per creare e modificare i segmenti per visualizzare le caratteristiche consigliate. I consigli sulle caratteristiche visualizzati sono solo quelli provenienti da origini dati a cui hai accesso tramite RBAC.
Ulteriori informazioni sui controlli qui di RBAC.
Limitazioni
- Attualmente, in Audience Manager le caratteristiche della cartella non vengono visualizzate come caratteristiche consigliate. Ulteriori informazioni sulle caratteristiche della cartella qui.
- Durante la visualizzazione delle caratteristiche Recommendations, Audience Manager non tiene conto degli operatori Boolean (AND, OR, NOT) nelle regole dei segmenti.