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Utilizzare il generatore di formule basato sull’IA create-ranking-formulas

Last update: Mon Aug 25 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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Le formule di classificazione ti consentono di definire regole che determineranno quale offerta deve essere presentata per prima, anziché tenere conto dei punteggi di priorità.

Per creare queste regole, il generatore di formule di IA in Adobe Journey Optimizer offre maggiore flessibilità e controllo nella classificazione delle offerte. Invece di affidarti solo a una priorità di offerta statica, ora puoi definire formule di classificazione personalizzate che combinano punteggi di modelli AI, priorità di offerta, attributi di profilo, attributi di offerta e segnali contestuali tramite un’interfaccia guidata.

Questo approccio consente di regolare dinamicamente la classificazione delle offerte in base a qualsiasi combinazione di propensione basata sull’intelligenza artificiale, valore aziendale e contesto in tempo reale, semplificando l’allineamento delle decisioni con gli obiettivi di marketing e le esigenze dei clienti. Il generatore di formule di IA supporta formule semplici o avanzate a seconda del livello di controllo che si desidera applicare.

Una volta creata una formula di classificazione, puoi assegnarla a una strategia di selezione. Se più offerte sono idonee per essere presentate quando si utilizza questa strategia di selezione, il motore decisionale utilizzerà la formula selezionata per calcolare quale offerta consegnare per prima.

Creare una formula di classificazione create-ranking-formula

Per creare una formula di classificazione, segui i passaggi seguenti.

  1. Accedi al menu Imposta strategia, quindi seleziona la scheda Classifica formule. Viene visualizzato l'elenco delle formule create in precedenza.

  2. Fare clic su Crea formula.

  3. Specificare il nome della formula e aggiungere una descrizione, se necessario.

    {width="80%"}

  4. Facoltativamente, fai clic su Seleziona modello di IA per impostare il modello che verrà utilizzato come riferimento per creare la formula di classificazione.

    note note
    NOTE
    I modelli di ottimizzazione personalizzati che utilizzano metriche continue non sono supportati con il generatore di formule di IA.

    Ogni volta che si fa riferimento a un punteggio di modello durante la definizione della formula seguente, verrà utilizzato il modello di IA selezionato.

    note caution
    CAUTION
    Quando si utilizza un modello di IA incorporato in una formula di classificazione, i dati non vengono rispecchiati nel rapporto Tasso di conversione per il traffico basato su modello e il blocco.

  5. Definisci le condizioni che determineranno il punteggio di classificazione per gli elementi decisionali corrispondenti. È possibile:

    note note
    NOTE
    La profondità di nidificazione in una formula di classificazione è limitata a 30 livelli. Questo viene misurato contando le ) parentesi di chiusura nella stringa PQL. Una stringa di regola può avere dimensioni fino a 8 KB per caratteri con codifica UTF-8. Equivale a 8.000 caratteri ASCII (1 byte ciascuno) o 2.000-4.000 caratteri non ASCII (2-4 byte ciascuno). Ulteriori informazioni su guardrail e limitazioni di Decisioning

  6. Puoi anche utilizzare i dati di Adobe Experience Platform per regolare dinamicamente la logica di classificazione per riflettere le condizioni del mondo reale. Questa funzione è particolarmente utile per gli attributi che cambiano frequentemente, ad esempio la disponibilità del prodotto o il prezzo in tempo reale.

    Questa funzionalità è disponibile per tutta la clientela come versione Beta pubblica. Se desideri accedervi, contatta il rappresentante del tuo account. Scopri come utilizzare i dati di Adobe Experience Platform per prendere decisioni

Definire i criteri utilizzando il generatore di formule ranking-select-criteria

Con un’interfaccia intuitiva, puoi ottimizzare il processo decisionale regolando i punteggi di IA (propensione), il valore dell’offerta (priorità), le leve contestuali e le propensione al profilo esterno, singolarmente o in combinazione tra loro, per ottimizzare ogni interazione.

Per definire i criteri direttamente dall’interfaccia, segui i passaggi indicati di seguito.

  1. Nella sezione Criterio 1, specificare gli elementi decisionali a cui si desidera applicare un punteggio di classificazione eseguendo le operazioni seguenti:

    {width="70%"}

  2. Facoltativamente, puoi specificare elementi aggiuntivi per perfezionare le condizioni di corrispondenza affinché i criteri siano veri.

    {width="80%"}

    Ad esempio, hai definito il criterio 1 come l'attributo personalizzato Meteo Equivale alla condizione caldo. Inoltre, è possibile aggiungere un'altra condizione, ad esempio se la prima condizione è soddisfatta e se la temperatura supera i 75 gradi al momento della richiesta, allora il criterio 1 è vero.

  3. Crea un’espressione che assegnerà un punteggio di classificazione agli elementi decisionali che soddisfano la condizione definita sopra. È possibile fare riferimento a uno dei seguenti elementi:

    • il punteggio ottenuto dal modello di intelligenza artificiale che hai selezionato facoltativamente nella sezione Details ABOVE;
    • la priorità dell'elemento di decisione, che è un valore assegnato manualmente durante la creazione di un elemento di decisione;
    • qualsiasi attributo che potrebbe risiedere nel profilo, ad esempio qualsiasi punteggio di propensione derivato esternamente;
    • un valore statico che puoi assegnare in un formato libero;
    • qualsiasi combinazione di quanto sopra.

    {width="70%"}

    note note
    NOTE
    Fai clic sull’icona accanto al campo per aggiungere variabili predefinite.

  4. Fai clic su Aggiungi criterio per aggiungere uno o più criteri il numero di volte necessario. La logica è la seguente:

    • Se il primo criterio è vero per un determinato elemento di decisione, ha la precedenza su quelli successivi.
    • Se non è vero, il motore decisionale passa al secondo criterio e così via.

  5. Nell’ultimo campo puoi creare un’espressione che verrà assegnata a tutti gli elementi decisionali che non soddisfano i criteri di cui sopra.

    {width="70%"}

  6. Fai clic su Crea per completare la formula di classificazione. Ora puoi selezionarlo dall’elenco per visualizzarne i dettagli e modificarlo o eliminarlo. È pronto per essere utilizzato in una strategia di selezione per classificare gli elementi decisionali idonei.

Esempio di formula di classificazione

Prendi in considerazione l’esempio seguente:

{width="80%"}

Se l’area geografica dell’elemento decisione (attributo personalizzato) è uguale all’etichetta geografica del profilo (attributo profilo), il punteggio di classificazione espresso qui (che è una combinazione della priorità dell’elemento decisione, del punteggio del modello di IA e di un valore statico) verrà applicato a tutti gli elementi decisione che soddisfano tale condizione.

Utilizzare l’editor di codice ranking-code-editor

Per esprimere le formule di classificazione in sintassi PQL, passa all'editor di codice utilizzando il pulsante dedicato in alto a destra dello schermo. Per ulteriori informazioni su come utilizzare la sintassi PQL, consulta la documentazione dedicata.

CAUTION
Questa azione ti impedirà di tornare alla vista predefinita del generatore per questa formula.

Puoi quindi sfruttare gli attributi del profilo, dati contestuali e attributi degli elementi di decisione.

Ad esempio, se il tempo è caldo, vuoi aumentare la priorità di tutte le offerte con l’attributo "caldo". A questo scopo, contextData.weather=hot è stato passato alla chiamata di decisioning.

{width="80%"}

IMPORTANT
Durante la creazione di una formula di classificazione, non è supportato guardare indietro a un periodo di tempo precedente, ad esempio l’aggiunta di un evento esperienza che si è verificato nell’ultimo mese come componente della formula. Qualsiasi tentativo di includere un periodo di lookback durante la creazione della formula attiverà un errore durante il salvataggio.

Per sfruttare gli attributi relativi agli elementi decisionali nelle formule, assicurati di seguire la sintassi corretta nel codice della formula di classificazione. Espandi ogni sezione per ulteriori informazioni:

Utilizzo degli attributi standard degli elementi decisionali
Sfruttare gli attributi personalizzati degli elementi decisionali

Esempi di PQL delle formule di classificazione ranking-formula-examples

Puoi creare diverse formule di classificazione in base alle tue esigenze. Di seguito sono riportati alcuni esempi.

Incrementa le offerte con un determinato attributo di offerta basato sull’attributo del profilo

Se il profilo risiede nella città corrispondente all’offerta, allora raddoppia la priorità per tutte le offerte in quella città.

Formula di classificazione:

code language-none 
if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)
Incrementa le offerte la cui data di fine è inferiore a 24 ore

Formula di classificazione:

code language-none 
if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)
Incrementa le offerte in base alla propensione dei clienti ad acquistare il prodotto che viene offerto

Puoi aumentare il punteggio di un’offerta in base al punteggio di tendenza del cliente.

In questo esempio, il tenant dell'istanza è _salesvelocity e lo schema del profilo contiene un intervallo di punteggi archiviati in un array:

Considerato questo, per un profilo come:

code language-none 
{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}
Incrementa le offerte in base ai dati contestuali {#context-data}

Journey Optimizer consente di aumentare alcune offerte in base ai dati contestuali trasmessi nella chiamata. Ad esempio, se contextData.weather=hot viene passato, la priorità di tutte le offerte con attribute=hot deve essere aumentata.

note note
NOTE
Per informazioni dettagliate su come trasmettere i dati contestuali, consultare questa sezione.

Tieni presente che quando utilizzi l'API Decisioning, i dati contestuali vengono aggiunti all'elemento profilo nel corpo della richiesta, come nell'esempio seguente:

code language-none 
"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]

}],
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