[Disponibilità limitata]{class="badge informative"}
Utilizzare i modelli di IA per il ranking dei percorsi journey-ai-models
In questa pagina: genera modelli di IA che classificano dinamicamente i percorsi in modo che per ogni profilo venga selezionato il percorso con le prestazioni migliori quando si applicano i limiti di immissione percorso.
Adobe Journey Optimizer consente di controllare i percorsi che un profilo può inserire quando sono idonei per un numero maggiore di quello consentito dal sistema. A tale scopo, è possibile utilizzare set di regole per definire i limiti per l’immissione o la concorrenza nel percorso. Quando un profilo è idoneo per un numero di percorsi superiore a quello consentito dal limite, la priorità assegnata a ciascun percorso determina quali percorsi sono selezionati.
Anziché utilizzare la priorità, è inoltre possibile utilizzare modelli AI nelle formule di classificazione per classificare dinamicamente i percorsi in base ai punteggi dei modelli addestrati.
Creare un modello IA create-ai-model
Per creare un modello di intelligenza artificiale per la classificazione del percorso, segui i passaggi indicati di seguito.
-
Crea un set di dati in cui verranno raccolti gli eventi di conversione. Scopri come
-
Accedi alla sezione Classificazione orchestrazione, quindi seleziona la scheda Modelli AI. Viene visualizzato l’elenco dei modelli AI creati in precedenza.
-
Fare clic su Crea modello di IA.
-
Specifica un nome univoco e, se necessario, una descrizione per il modello di IA.
note NOTE L’oggetto di classificazione è l’entità a cui verrà applicata la formula di classificazione. Per impostazione predefinita, l'oggetto di classificazione è impostato su Percorso.
-
Nella sezione Metrica di ottimizzazione, tutte le metriche della Customer Journey Analytics visualizzazione dati predefinita vengono visualizzate nell’elenco. Seleziona la metrica su cui desideri ottimizzare il modello.
Journey Optimizer classifica in base al tasso di conversione (tasso di conversione = numero totale di eventi di conversione / numero totale di eventi di impression). Il tasso di conversione è calcolato utilizzando:
- Eventi di impression (elementi visualizzati)
- Eventi di conversione (elementi che determinano clic o conversioni)
Questi eventi vengono acquisiti automaticamente tramite Web SDK o Mobile SDK. Ulteriori informazioni sono disponibili nella panoramica di Adobe Experience Platform Web SDK.
-
Seleziona i set di dati in cui vengono raccolti gli eventi di conversione e di impression. Scopri come creare tali set di dati in questa sezione.
note caution CAUTION Nell'elenco a discesa vengono visualizzati solo i set di dati creati da schemi associati al gruppo di campi Evento esperienza - Interazioni proposta. Puoi selezionare fino a 5 set di dati. -
Seleziona i segmenti da utilizzare per addestrare il modello di intelligenza artificiale.
note NOTE Puoi selezionare fino a 50 tipi di pubblico. -
Salva e attiva il modello di intelligenza artificiale.
Il modello di IA è ora disponibile per la selezione quando crei una formula di classificazione.
Fare riferimento al modello di IA in una formula per classificare i percorsi reference-ai-model
Ora puoi impostare il modello di IA come riferimento per creare una formula di classificazione, quindi assegnare la formula a un set di regole e applicare il set di regole ai tuoi percorsi. A questo scopo, segui i passaggi riportati qui sotto.
-
Crea una formula di classificazione. Scopri come
-
Utilizzare il pulsante Seleziona modello di IA per selezionare il modello di IA che si desidera utilizzare nella formula.
-
In almeno una delle sezioni Criterio, definisci una condizione e seleziona Punteggio modello di IA come metodo di classificazione. Ad esempio, se il percorso ha un tag “Promo”, il punteggio di classificazione è il punteggio del modello AI.
-
Fai clic su Crea per completare la formula di classificazione.
-
Creare un set di regole e selezionare la formula creata come metodo di classificazione. Scopri come
-
Crea le regole di limite di percorso e salva il set di regole.
-
Applica il set di regole ai percorsi desiderati e salvali. Scopri come
note NOTE È possibile applicare un solo set di regole a un percorso alla volta.
Tutti i percorsi che utilizzano questo set di regole vengono classificati con la formula che fa riferimento al modello di IA selezionato quando viene applicato il limite.
This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.
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.