Un Allocazione automatica attività in Adobe Target identifica un vincitore tra due o più esperienze e ridistribuisce automaticamente più traffico per aumentare le conversioni, mentre il test continua a essere eseguito e ad apprendere.
Mentre creazione di un’attività A/B utilizzando il flusso di lavoro guidato in tre passaggi, scegli Allocazione automatica all’esperienza migliore opzione sul Targeting pagina (passaggio 2).
La sfida section_85D5A03637204BACA75E19646162ACFF
I test A/B standard hanno un costo intrinseco. Devi investire del traffico per misurare le prestazioni di ogni esperienza e capire quale sia l’esperienza vincente attraverso l’analisi. La distribuzione del traffico rimane fissa anche dopo aver compreso che alcune esperienze hanno prestazioni migliori di altre. Inoltre, è complicato calcolare la dimensione necessaria del campione, e l’attività deve essere eseguita completamente prima di poter intervenire in base al vincitore. E c'è ancora la possibilità che il vincitore identificato non sia un vero vincitore.
La soluzione: Allocazione automatica section_98388996F0584E15BF3A99C57EEB7629
Un Allocazione automatica L’attività di riduce questo costo e il sovraccarico associati al determinare un’esperienza vincente. L’allocazione automatica monitora le prestazioni della metrica obiettivo di tutte le esperienze e invia in modo proporzionale un numero maggiore di nuovi partecipanti alle esperienze che hanno prestazioni migliori. Per l’esplorazione delle altre esperienze viene riservata una quantità adeguata di traffico. È possibile vedere i vantaggi del test nei risultati, anche se l’attività è ancora in esecuzione: l’ottimizzazione si verifica in parallelo all’apprendimento.
L’allocazione automatica sposta gradualmente i visitatori verso esperienze vincenti, invece di richiedere di attendere fino a quando un’attività finisce per determinare un vincitore. Puoi beneficiare di incrementi più rapidi perché potenziali esperienze vincenti vengono mostrate a partecipanti che sarebbero altrimenti stati destinati a esperienze di minor successo.
Un normale test A/B in Target mostra solo confronti a coppie di sfidanti con il controllo. Ad esempio, se un’attività dispone di esperienze: A, B, C e D dove A è il controllo, un normale Target Il test A/B confronta A con B, A con C e A con D.
In tali test, la maggior parte dei prodotti, tra cui Target, utilizza un Test t di Welch per ottenere un livello di affidabilità basato sul valore p. Questo valore di affidabilità viene quindi utilizzato per determinare se lo sfidante è sufficientemente diverso dal controllo. Tuttavia, Target non esegue automaticamente i confronti impliciti (B con C, B con D e C con D) necessari per trovare l’esperienza "migliore". Di conseguenza, l’addetto al marketing deve analizzare manualmente i risultati per determinare l’esperienza “migliore”.
L’allocazione automatica esegue tutti i confronti impliciti tra le esperienze e produce un vincitore “reale”. Non vi è alcuna nozione di esperienza di “controllo” nel test.
Allocazione automatica assegna in modo intelligente nuovi visitatori alle esperienze fino a quando l’intervallo di affidabilità della migliore esperienza non si sovrappone a quello di qualsiasi altra esperienza. Normalmente questo processo potrebbe produrre falsi positivi, ma Allocazione automatica utilizza intervalli di affidabilità basati su Disuguaglianza di Bernstein che compensa le valutazioni ripetute. A questo punto, c'è un vero vincitore. Quando Allocazione automatica si ferma, purché non vi sia una dipendenza sostanziale dal tempo per i visitatori che arrivano alla pagina, c’è almeno un 95% di possibilità che Allocazione automatica restituisce un’esperienza la cui vera risposta non è peggiore dell’1% (relativo) rispetto alla vera risposta dell’esperienza vincente.
Quando utilizzare Allocazione automatica rispetto a Test A/B o Automated Personalization attività section_3F73B0818A634E4AAAA60A37B502BFF9
Utilizza l'Allocazione automatica quando vuoi ottimizzare l'attività fin dall'inizio e identificare le esperienze vincenti il più rapidamente possibile. Rendendo più frequenti le esperienze ad alte prestazioni, le prestazioni complessive dell’attività aumentano.
Utilizza uno standard Test A/B quando desideri caratterizzare le prestazioni di tutte le esperienze prima di ottimizzare il sito. Un test A/B ti aiuta a classificare tutte le esperienze, mentre Allocazione automatica trova i migliori esecutori, ma non garantisce la differenziazione tra gli esecutori inferiori.
Utilizzare Automated Personalization quando desideri algoritmi di ottimizzazione della complessità più elevata, ad esempio modelli di apprendimento automatico che generano previsioni basate su attributi di profilo individuali. Allocazione automatica esamina il comportamento aggregato delle esperienze (proprio come i test A/B standard) e non distingue tra visitatori.
Vantaggi chiave di Allocazione automatica section_0913BF06F73C4794862561388BBDDFF0
Mantiene la rigorosità di un test A/B
Trova un vincitore statisticamente significativo più velocemente rispetto a un test A/B manuale.
Fornisce un maggiore incremento medio della campagna rispetto a un test A/B manuale.
La logica complessiva alla base di Allocazione automatica incorpora sia le prestazioni misurate (come il tasso di conversione) che gli intervalli di affidabilità dei dati cumulativi. A differenza di un test A/B standard in cui il traffico viene suddiviso in modo uniforme tra le esperienze, Allocazione automatica modifica l’allocazione del traffico tra le esperienze.
L'80% dei visitatori è assegnato utilizzando la logica intelligente descritta di seguito.
Il 20% dei visitatori viene assegnato in modo casuale in tutte le esperienze per adattarsi al cambiamento del comportamento del visitatore.
L'approccio slot machine consente di riservare alcune esperienze all’esplorazione, sfruttando le esperienze che danno buoni risultati. Un numero maggiore di nuovi visitatori vedrà le esperienze migliori, ma sarà comunque possibile reagire in caso di condizioni mutevoli. Questi modelli si aggiornano almeno una volta all'ora per assicurarsi che il modello reagisca ai dati più recenti.
Man mano che più visitatori accedono all’attività, alcune esperienze iniziano a dimostrarsi di maggior successo e viene quindi incrementato il traffico inviato a tali esperienze. Il 20% del traffico continua a contribuire casualmente all’esplorazione di tutte le esperienze. Se una delle esperienze dalle prestazioni peggiori inizia a ottenere risultati migliori, le viene allocato più traffico. Oppure se il successo di un’attività con ottime prestazioni diminuisce, le viene assegnato meno traffico. Questo si verifica ad esempio se i visitatori cercano informazioni diverse sul tuo sito multimediale a causo di un particolare evento oppure se le offerte speciali del fine settimana nel tuo sito retail generano risultati diversi.
L’illustrazione seguente rappresenta il comportamento dell’algoritmo durante un test con quattro esperienze (fai clic per espandere l’illustrazione):
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L'illustrazione mostra come il traffico assegnato a ogni esperienza progredisca nell'acro di parecchi turni della durata dell'attività, finché non sia possibile determinare un chiaro vincitore.
Turno
Descrizione
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Turno di riscaldamento (0): durante il turno di riscaldamento, ogni esperienza ottiene pari ripartizione del traffico fino a quando ogni esperienza in attività ha un minimo di 1.000 visitatori e 50 conversioni.
Esperienza A=25%
Esperienza B=25%
Esperienza C=25%
Esperienza D=25%
Dopo che ogni esperienza ottiene 1.000 visitatori e 50 conversioni, Target avvia l'allocazione automatica del traffico. Tutte le allocazioni avvengono in turni e vengono raccolte due esperienze per ogni turno. Solo due esperienze progrediscono al turno successivo: D e C. Progredire significa che alle due esperienze è assegnato l’80% del traffico in parti uguali. Le altre due esperienze continuano a partecipare, ma vengono gestite solo come parte dell’allocazione casuale del traffico del 20% quando nuovi visitatori accedono all’attività. Tutte le allocazioni vengono aggiornate ogni ora (mostrato in alto per turni lungo l'asse x). Dopo ogni turno, i dati cumulativi vengono confrontati.
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Turno 1: durante questo turno, l’80% di traffico è assegnato alle esperienze C e D (40% ciascuna). Il 20% del traffico viene assegnato in modo casuale alle esperienze A, B, C e D (5% ciascuna). Durante questo turno, l'esperienza A registra buoni risultati.
L'algoritmo sceglie l'esperienza D per passare al turno successivo perché ha il più alto tasso di conversione (come indicato dalla scala verticale di ogni attività).
L'algoritmo sceglie anche l'esperienza A per proseguire perché, tra le esperienze rimanenti, ha il limite superiore più alto dell'intervallo di affidabilità Bernstein al 95%.
Le esperienze D e A proseguono.
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Turno 2: durante questo turno, l’80% del traffico è assegnato alle esperienze A e D (40% ciascuna). Il 20% del traffico è allocato in modo casuale, quindi A, B, C e D ricevono rispettivamente il 5% del traffico. Durante questo turno, l’esperienza B registra buoni risultati.
L'algoritmo sceglie l'esperienza D per passare al turno successivo perché ha il più alto tasso di conversione (come indicato dalla scala verticale di ogni attività).
L'algoritmo sceglie anche l'esperienza B per proseguire perché, tra le esperienze rimanenti, ha il limite superiore più alto dell'intervallo di affidabilità Bernstein al 95%.
Le esperienze D e B proseguono.
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Turno 3: durante questo turno, l’80% di traffico è assegnato alle esperienze B e D (40% ciascuna). Il 20% del traffico è allocato in modo casuale, quindi A, B, C e D ricevono rispettivamente il 5% del traffico. Durante questo turno, l'esperienza D continua a fornire buoni risultati, così come l'esperienza C.
L'algoritmo sceglie l'esperienza D per passare al turno successivo perché ha il più alto tasso di conversione (come indicato dalla scala verticale di ogni attività).
L'algoritmo sceglie anche l'esperienza C per proseguire perché, tra le esperienze rimanenti, ha il limite superiore più alto dell'intervallo di affidabilità Bernstein al 95%.
Le esperienze D e C proseguono.
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Turno 4: durante questo turno, l’80% di traffico è assegnato alle esperienze C e D (40% ciascuna). Il 20% del traffico è allocato in modo casuale, quindi A, B, C e D ricevono rispettivamente il 5% del traffico. Durante questo turno, l'esperienza C risulta avere buone prestazioni.
L'algoritmo sceglie l'esperienza C per passare al turno successivo perché ha il più alto tasso di conversione (come indicato dalla scala verticale di ogni attività).
L'algoritmo sceglie anche l'esperienza D per proseguire perché, tra le esperienze rimanenti, ha il limite superiore più alto dell'intervallo di affidabilità Bernstein al 95%.
Le esperienze C e D proseguono.
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Turno n: mentre l'attività progredisce, inizia a emergere un'esperienza con prestazioni elevate e il processo continua fino a individuare un'esperienza vincente. Quando l’intervallo di affidabilità dell’esperienza con il tasso di conversione più alto non si sovrappone all’intervallo di affidabilità di qualsiasi altra esperienza, viene etichettato come vincitore. A il badge viene visualizzato sulla pagina dell’attività vincente e nella Attività elenco.
L'algoritmo sceglie l’esperienza C come chiaro vincitore.
A questo punto l'algoritmo indirizza l’80% del traffico all’esperienza C, mentre il 20% del traffico continua a essere indirizzato casualmente a tutte le esperienze (A, B, C e D). In totale, C ottiene l’85% del traffico. Nel caso improbabile che l’intervallo di affidabilità del vincitore inizi a sovrapporsi di nuovo cpn quello di un’altra esperienza, l’algoritmo ritorna al comportamento del turno 4 di cui sopra.
Importante: se scegliessi manualmente un vincitore in una fase precedente del processo, rischieresti di scegliere l’esperienza sbagliata. Per questo motivo, è consigliabile attendere che l’algoritmo determini l’esperienza vincente.
NOTE
Se un’attività ha solo due esperienze, entrambe ottengono lo stesso traffico fino al Target trova un’esperienza vincente con un’affidabilità del 75%. A quel punto, due terzi del traffico vengono assegnati al vincitore e un terzo al perdente. Successivamente, quando un’esperienza raggiunge il 95% di affidabilità, il 90% del traffico viene assegnato al vincitore e il 10% al perdente. Target invia sempre del traffico all’esperienza "perdente" per evitare falsi positivi alla fine (ovvero, mantieni un po’ di esplorazione).
Dopo un Allocazione automatica l'attività è attivata, le seguenti operazioni dal TarOttieni interfaccia utente non consentita:
Impostazione della modalità di Allocazione traffico su Manuale
Modifica del tipo di metrica obiettivo
Modifica delle opzioni in "Impostazioni avanzatePannello "
Considera le seguenti informazioni mentre lavori con Allocazione automatica:
Il Allocazione automatica Questa funzione funziona con una sola impostazione metrica avanzata: Incrementa il conteggio e mantieni l'utente attivo
Le seguenti impostazioni di metrica avanzate non sono supportate: Incrementa il conteggio, Rilascia utente, Consenti reinserimento e conteggio incrementi, e Rilascia utente e impedisci nuovo accesso.
I visitatori di ritorno frequenti possono gonfiare i tassi di conversione dell’esperienza.
Se un visitatore che vede l’esperienza A torna frequentemente e la sua conversione si verifica più volte, il tasso di conversione (CR) dell’esperienza A aumenta artificialmente. Confronta questo risultato con l’esperienza B, dove i visitatori si convertono ma non tornano spesso. Di conseguenza, il CR dell’esperienza A ha un aspetto migliore del CR dell’esperienza B, pertanto è più probabile che i nuovi visitatori vengano assegnati ad A che a B. Se scegli di contare una volta per partecipante, il CR di A e CR di B potrebbero essere identici.
Se i visitatori di ritorno sono distribuiti in modo casuale, è più probabile che il loro effetto sui tassi di conversione venga mitigato. Per attenuare questo effetto, è consigliabile modificare il metodo di conteggio della metrica obiettivo per conteggiare ogni partecipante una sola volta.
Differenzia fra esperienze con prestazioni elevate, non fra quelle con prestazioni inferiori.
La funzione Allocazione automatica è in grado di distinguere tra le esperienze dalle prestazioni migliori (e trovare un vincitore). Ci potrebbero essere momenti in cui non vi è abbastanza differenziazione tra le esperienze con prestazioni inferiori.
Se desideri produrre una differenziazione statisticamente significativa tra tutte le esperienze, puoi utilizzare la modalità di allocazione manuale del traffico.
I tassi di conversione correlati al tempo (o contestualmente variabili) possono distorcere le proporzioni di allocazione.
Alcuni fattori che possono essere ignorati durante un test A/B standard perché influiscono ugualmente su tutte le esperienze non possono essere ignorati in un Allocazione automatica attività. L'algoritmo è sensibile ai tassi di conversione osservati.
Di seguito sono riportati alcuni esempi di fattori che possono influenzare le prestazioni dell'esperienza in modo disuguale:
Esperienze con diversa rilevanza contestuale (tempo, posizione, genere e così via).
Ad esempio:
“Grazie a Dio è venerdì” genera un maggior numero di conversioni il venerdì.
"Jump-start your Monday" ha una conversione più alta il lunedì.
"Prepararsi per un inverno della costa orientale" fornisce una maggiore conversione nelle zone della costa orientale o in quelle afflitte dall'inverno.
L’utilizzo di esperienze con rilevanza contestuale variabile può distorcere i risultati in un Allocazione automatica più che in un test A/B, perché analizza i risultati su un periodo più lungo.
Esperienze con ritardi diversi nella conversione possono essere dovute all’urgenza del messaggio.
Ad esempio, “i saldi al 30% finiscono oggi” incita il visitatore ad eseguire oggi stesso la conversione, mentre “50% di sconto sul primo acquisto” non crea lo stesso senso di urgenza.
I visitatori di ritorno vengono riallocati automaticamente alle esperienze con prestazioni elevate?
No. Solo i nuovi visitatori vengono allocati automaticamente. I visitatori di ritorno continuano a vedere la loro esperienza originale per proteggere la validità del test A/B.
In che modo l’algoritmo tratta i falsi positivi?
L’algoritmo garantisce un'affidabilità del 95% o un tasso di falsa positività del 5% se si attende che appaia il badge del vincitore.
Quando Allocazione automatica iniziare ad allocare il traffico?
L’algoritmo inizia a funzionare dopo che tutte le esperienze nell’attività hanno un minimo di 1.000 visitatori e 50 conversioni.
Quanto aggressivamente viene applicato l’algoritmo?
L’80% del traffico viene gestito tramite Allocazione automatica e il 20% del traffico viene servito in modo casuale. Quando viene identificato un vincitore, l'80% del traffico viene indirizzato a tale vincitore, mentre tutte le esperienze continuano a ricevere una parte del traffico come parte del 20%, inclusa l'esperienza vincente.
Le esperienze perdenti vengono mostrate?
Sì. Con un approccio di tipo slot machine, almeno il 20% del traffico è riservato all’esplorazione di modifiche nei pattern o nei tassi di conversione in tutte le esperienze.
Cosa succede alle attività con tempi di conversione lunghi?
Finché tutte le esperienze ottimizzate avranno ritardi simili, il comportamento sarà lo stesso di un’attività con un ciclo di conversione più veloce. Tuttavia, il raggiungimento della soglia di conversione di 50 richiede più tempo prima dell’inizio del processo di allocazione del traffico.
Com’è Allocazione automatica diverso da Automated Personalization?
La funzione Personalizzazione automatizzata utilizza gli attributi del profilo di ogni visitatore per determinare l'esperienza migliore. In tal modo, non solo ottimizza, ma personalizza anche l’attività per quell’utente.
Allocazione automaticaD’altra parte, è un test A/B che produce un vincitore aggregato (l’esperienza più popolare, ma non necessariamente quella più efficace per ogni visitatore).
I visitatori di ritorno gonfiano il tasso di conversione sulla metrica di successo?
Attualmente, la logica favorisce i visitatori che si convertono rapidamente o che effettuano visite più frequenti, perché tali visitatori aumentano temporaneamente il tasso di conversione complessivo dell’esperienza a cui appartengono. L’algoritmo si regola frequentemente, quindi l’aumento del tasso di conversione viene amplificato in ogni istantanea. Se il sito riceve numerosi visitatori di ritorno, le loro conversioni possono potenzialmente aumentare il tasso di conversione complessivo per l’esperienza a cui appartengono. C'è una buona probabilità che i visitatori di ritorno siano distribuiti in modo casuale, nel qual caso l’effetto aggregato (aumento dell’incremento) è mitigato. Per attenuare questo effetto, è consigliabile modificare il metodo di conteggio della metrica di sucesso per conteggiare ogni partecipante una sola volta.
È possibile utilizzare il Calcolatore dimensione campione quando si utilizza Allocazione automatica per stimare quanto tempo ci vuole per identificare il vincitore?
È possibile utilizzare il Adobe Target Calcolatore dimensioni campione per ottenere una stima della durata dell’esecuzione del test. (Come con i tradizionali test A/B, applica la correzione Bonferroni se stai sottoponendo a test più di due offerte o più di una metrica/ipotesi di conversione.) Questo calcolatore è progettato per il tradizionale test A/B a orizzonte fisso e fornisce solo una stima. Utilizzo della calcolatrice per un Allocazione automatica l’attività è facoltativa perché Allocazione automatica dichiara un vincitore per te. Non è necessario scegliere un punto fisso nel tempo per esaminare i risultati del test. I valori forniti sono sempre statisticamente validi.
Interno Adobe gli esperimenti hanno rilevato quanto segue:
Quando si sottopongono a test esattamente due esperienze, Allocazione automatica trova un vincitore più rapidamente del test a orizzonte fisso (ovvero, l’intervallo di tempo suggerito dal calcolatore delle dimensioni del campione) quando la differenza di prestazioni tra le esperienze è elevata. Tuttavia, Allocazione automatica potrebbe richiedere più tempo per identificare un vincitore quando la differenza di prestazioni tra le esperienze è ridotta. In questi casi, i test a orizzonte fisso si sarebbero in genere conclusi senza un risultato statisticamente significativo.
Quando si sottopongono a test più di due esperienze, Allocazione automatica trova un vincitore più rapidamente del test a orizzonte fisso (ovvero, l’intervallo di tempo suggerito dal calcolatore delle dimensioni del campione) quando una singola esperienza supera fortemente tutte le altre esperienze. Quando due o più esperienze sono entrambe "vincenti" rispetto ad altre ma strettamente correlate, Allocazione automatica potrebbe richiedere più tempo per determinare quale sia superiore. In questi casi, i test a orizzonte fisso in genere si sarebbero conclusi concludendo che le esperienze "vincenti" erano migliori rispetto a quelle con prestazioni inferiori, ma non avevano identificato quale era superiore.
È necessario rimuovere un’esperienza insoddisfacente da un Allocazione automatica attività per accelerare il processo di determinazione di un vincitore?
Non c’è motivo di rimuovere un’esperienza insoddisfacente. Allocazione automatica trasmette automaticamente le esperienze con prestazioni migliori più spesso e fornisce quelle con prestazioni inferiori con minore frequenza. Lasciare un’esperienza insoddisfacente nell’attività non influisce in modo significativo sulla velocità per determinare un vincitore.
Il 20% dei visitatori viene assegnato in modo casuale attraverso tutte le esperienze. La quantità di traffico utilizzata per un’esperienza insoddisfacente è minima (20% diviso per il numero di esperienze).
Posso cambiare la metrica di obiettivo a metà strada attraverso un Allocazione automatica attività? change-metric
Adobe sconsiglia di modificare la metrica obiettivo a metà strada attraverso un’attività. Anche se è possibile modificare la metrica dell’obiettivo durante un’attività utilizzando l’interfaccia utente Target, è sempre necessario avviare una nuova attività. Adobe non garantisce ciò che accade se modifichi la metrica di obiettivo in un’attività dopo l’esecuzione.
Questo consiglio si applica alle attività Allocazione automatica, Targeting automatico e Automated Personalization che utilizzano Target o Analytics (A4T) come origine per la generazione di rapporti.
Posso cambiare l’origine per la generazione di rapporti nel corso di un’attività Allocazione automatica? change-reporting
Adobe sconsiglia di modificare l’origine per la generazione di rapporti nel corso di un’attività. Anche se è possibile modificare l’origine per la generazione di rapporti (da Target a A4T o in modo opposto) durante un’attività utilizzando Target Dovresti sempre avviare una nuova attività. Adobe non garantisce ciò che accade se si modifica l'origine per la generazione di rapporti in un'attività dopo l'esecuzione.
Questo consiglio si applica alle attività Allocazione automatica, Targeting automatico e Automated Personalization che utilizzano Target o Analytics (A4T) come origine per la generazione di rapporti.
Posso utilizzare il Ripristina dati rapporto durante l'esecuzione di un Allocazione automatica attività?
Utilizzo di Ripristina dati rapporto opzione per Allocazione automatica attività non è consigliato. Anche se rimuove i dati di reporting visibili, questa opzione non rimuove tutti i record di formazione dal Allocazione automatica modello. Invece di utilizzare Ripristina dati rapporto opzione per Allocazione automatica , crea una nuova attività e disattiva l'attività originale. (Questa guida si applica anche a Targeting automatico e Automated Personalization attività.)
In che modo Allocazione automatica creare modelli per quanto riguarda gli ambienti?
Allocazione automatica crea modelli in base al comportamento di traffico e conversione registrato solo nell’ambiente predefinito. Per impostazione predefinita, Produzione è l’ambiente predefinito, ma è possibile modificarlo in Target (Amministrazione > Ambienti).
Se un hit si verifica in un altro ambiente (non predefinito), il traffico viene distribuito in base al comportamento di conversione osservato nell’ambiente predefinito. Il risultato di tale hit (conversione o non conversione) è registrato a scopo di reporting ma non è considerato nella Allocazione automatica modello.
Quando selezioni un altro ambiente, il rapporto mostra il traffico e le conversioni per tale ambiente. L’ambiente selezionato predefinito per un rapporto è l’ambiente predefinito a livello di account selezionato. L’ambiente predefinito non può essere impostato in base alle singole attività.
Can an Allocazione automatica attività di regolare l’intervallo di lookback nel corso di un test per considerare l’eventualità di modificare le tendenze nel tempo?
Ad esempio, l’attività può considerare il mese di dicembre per decidere come allocare il traffico, anziché esaminare i dati dei visitatori di settembre (quando è iniziato il test)?
No, Allocazione automatica considera le prestazioni dell’intera attività.
La funzione Allocazione automatica mostra un’esperienza vincente a un visitatore che ritorna, se l’esperienza vincente è diversa da quella che aveva visto quando si è qualificato per l’attività?
Allocazione automatica utilizza le decisioni permanenti per gli stessi motivi che Test A/B Le attività sono permanenti. L’allocazione del traffico funziona solo per i nuovi visitatori.
Video di formazione section_893E5B36DC4A415C9B1D287F51FCCB83
I video seguenti contengono ulteriori informazioni sui concetti descritti in questo articolo.
Flusso di lavoro di un'attività - Targeting (2:14)
Questo video include informazioni su come impostare l'allocazione del traffico.
In questo video viene illustrato come creare un test A/A utilizzando il flusso di lavoro guidato in tre passaggi di Target. Allocazione automatica L’argomento di è trattato a partire dal minuto 4:45.
Creare un’attività A/B in Adobe Target
Allocare il traffico con suddivisione manuale o automatica del traffico
