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Panoramica di Targeting automatico
Le attività di Targeting automatico in Adobe Target utilizzano l’apprendimento automatico avanzato per scegliere tra più esperienze ad alte prestazioni definite dall’addetto al marketing per personalizzare i contenuti e favorire le conversioni. Targeting automatico fornisce l’esperienza più personalizzata a ogni visitatore in base al suo profilo cliente individuale e al comportamento dei visitatori precedenti con profili simili.
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Targeting automatico è disponibile come parte della soluzione Target Premium. Questa funzione non è disponibile in Target Standard senza una licenza Target Premium. Per ulteriori informazioni sulle funzioni avanzate fornite da questa licenza, consulta Target Premium.
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Analytics for Target (A4T) supporta le attività Targeting automatico. Per ulteriori informazioni, consulta Supporto A4T per attività di allocazione automatica e targeting automatico.
Storia di successo nel mondo reale con l’utilizzo del Targeting automatico success
Un importante retailer di abbigliamento ha recentemente utilizzato un’attività Targeting automatico con dieci esperienze basate su categorie di prodotti (più controllo randomizzato) per fornire il contenuto giusto a ogni visitatore. “Aggiungi al carrello” è stato scelto come metrica di ottimizzazione primaria. Le esperienze mirate hanno avuto un incremento medio del 29,09%. Dopo aver generato i modelli Targeting automatico, l’attività è stata impostata sul 90% di esperienze personalizzate.
In soli dieci giorni, è stato raggiunto un incremento di oltre 1.700.000 dollari.
Continua a leggere per scoprire come utilizzare Targeting automatico per aumentare gli incrementi e i ricavi per la tua organizzazione.
Panoramica section_972257739A2648AFA7E7556B693079C9
Durante la creazione di un’attività A/B tramite il flusso di lavoro guidato in tre passaggi, scegli l’opzione Targeting automatico per esperienze personalizzate nella pagina Targeting (passaggio 2).
L’opzione Targeting automatico all’interno del flusso di attività A/B ti consente di sfruttare l’apprendimento automatico per personalizzare in base a una serie di esperienze definite dall’addetto al marketing in un clic. Targeting automatico è progettato per fornire la massima ottimizzazione, rispetto ai tradizionali test A/B o Allocazione automatica, determinando quale esperienza visualizzare per ogni visitatore. A differenza di un’attività A/B in cui l’obiettivo è quello di trovare un singolo vincitore, Targeting automatico determina automaticamente la migliore esperienza per un visitatore specifico. La migliore esperienza si basa sul profilo del visitatore e su altre informazioni contestuali, per fornire un’esperienza altamente personalizzata.
Analogamente a Automated Personalization, Targeting automatico utilizza un algoritmo Foresta casuale, uno dei principali metodi di raccolta di dati scientifici, per determinare l’esperienza migliore da mostrare a un visitatore. Poiché Targeting automatico può adattarsi ai cambiamenti nel comportamento del visitatore, può essere eseguito perennemente per fornire un incremento. Questo metodo è talvolta indicato come modalità “sempre attiva”.
A differenza di un’attività A/B in cui l’allocazione dell’esperienza per un dato visitatore è definitiva, Targeting automatico ottimizza l’obiettivo di business specificato su ogni visita. Come in Auto Personalization, Targeting automatico, per impostazione predefinita, riserva parte del traffico dell’attività come gruppo di controllo per misurare l’incremento. Ai visitatori del gruppo di controllo viene messa a disposizione un’esperienza casuale nell’attività.
Considerazioni
Ci sono alcune considerazioni importanti da tenere a mente quando si utilizza Targeting automatico:
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Presta attenzione alla forma dell’attività. Le prestazioni dipendono più dal numero di posizioni × offerte che dal conteggio delle esperienze non elaborate. Le grandi combinazioni cartesiane possono rallentare il caricamento e la modifica nel Compositore esperienza visivo, anche al di sotto dei limiti di esperienza documentati.
Come best practice, mantieni le attività Targeting automatico e Automated Personalization in 4-6 posizioni con 4-6 offerte per posizione. Configurazioni più grandi non sono consigliate. Poiché queste attività vengono create direttamente nel passaggio Esperienze, l’interfaccia utente Target potrebbe visualizzare avvisi in linea o bloccare il salvataggio quando la configurazione supera le soglie supportate.
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Non puoi cambiare un’attività specifica da Targeting automatico a Automated Personalization e viceversa.
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Non puoi passare dall’allocazione del traffico Manuale (test A/B tradizionale) a Targeting automatico e viceversa dopo che un’attività è stata salvata come bozza.
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Un modello è progettato per identificare le prestazioni della strategia personalizzata rispetto al traffico servito in modo casuale rispetto all’invio di tutto il traffico all’esperienza vincente complessiva. Questo modello considera gli hit e le conversioni solo nell’ambiente predefinito.
Il traffico proveniente da un secondo set di modelli viene generato per ciascun gruppo di modellazione (AP) o esperienza (AT). Per ciascuno di questi modelli, vengono considerati gli hit e le conversioni in tutti gli ambienti.
Le richieste vengono gestite con lo stesso modello, indipendentemente dall’ambiente. Tuttavia, la pluralità di traffico deve provenire dall’ambiente predefinito per garantire che l’esperienza vincente complessiva identificata sia coerente con il comportamento reale.
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Utilizza almeno due esperienze.
Terminologia section_A309B7E0B258467789A5CACDC1D923F3
I seguenti termini sono utili quando si parla di Targeting automatico:
Funzionamento di Targeting automatico section_77240E2DEB7D4CD89F52BE0A85E20136
Ulteriori informazioni sui dati e gli algoritmi sottostanti Targeting automatico e Automated Personalization sono disponibili ai collegamenti seguenti:
Determinazione dell’allocazione del traffico section_AB3656F71D2D4C67A55A24B38092958F
A seconda dell’obiettivo dell’attività, puoi scegliere una diversa allocaizone del traffico tra il controllo e le esperienze personalizzate. Una buona pratica è di determinare questo obiettivo prima di attivare l’attività.
L’elenco a discesa Personalizza allocazione consente di scegliere tra le seguenti opzioni:
- Valuta algoritmo Personalization (50/50)
- Massimizza traffico Personalization (90/10)
- Personalizza allocazione
Nella tabella seguente vengono illustrate le tre opzioni disponibili:
- Massimizza la precisione dell’incremento tra controllo e personalizzazione
- Un numero relativamente basso di visitatori ha un’esperienza personalizzata
- Massimizza il numero di visitatori che hanno un’esperienza personalizzata
- Massimizza l’incremento
- Meno precisione nel determinare l’incremento per l’attività
- Potresti non ottenere i risultati desiderati. Se non sei sicuro, segui i suggerimenti per una delle opzioni precedenti
Per regolare la percentuale di controllo, fai clic su Esperienze nel riquadro Allocazione traffico, quindi regola le percentuali come desiderato. Non è possibile ridurre il gruppo di controllo sotto il 10%.
Puoi selezionare un’esperienza specifica da usare come controllo oppure utilizzare l’opzione Esperienza casuale.
Quando scegliere Targeting automatico rispetto a Automated Personalization? section_BBC4871C87944DD7A8B925811A30C633
Esistono diversi scenari in cui si preferisce utilizzare Targeting automatico rispetto a Automated Personalization:
- Se vuoi definire l’intera esperienza anziché singole offerte che vengono combinate automaticamente per formare un’esperienza.
- Se si desidera utilizzare il set completo di funzionalità del Compositore esperienza visivo non supportate da Auto Personalization: l’editor di codice personalizzato, più tipi di pubblico e altro ancora.
- Se desideri apportare modifiche strutturali alla pagina in diverse esperienze. Ad esempio, se desideri ridisporre gli elementi nella home page, Targeting automatico è più appropriato da utilizzare di Automated Personalization.
Cosa hanno in comune Targeting automatico con Automated Personalization? section_2A601F482F9A44E38D4B694668711319
L’algoritmo ottimizza per ottenere un risultato favorevole per ogni visita.
- L’algoritmo prevede che il visitatore sia propenso alla conversione (o ai ricavi stimati dalla conversione) per fornire l’esperienza migliore.
- Un visitatore è idoneo per una nuova esperienza al termine di una sessione esistente (a meno che il visitatore non appartenga al gruppo di controllo, nel qual caso l’esperienza che gli viene assegnata alla prima visita rimane invariata per le visite successive).
- All’interno di una sessione, la previsione non cambia, per mantenere la coerenza visiva.
L’algoritmo si adatta ai cambiamenti nel comportamento del visitatore.
- La slot machine assicura che il modello “spenda” sempre una piccola frazione di traffico per continuare a imparare per tutta la vita dell’attività di apprendimento e per prevenire un eccessivo sfruttamento delle tendenze apprese in precedenza.
- I modelli sottostanti vengono ricreati ogni 24 ore utilizzando i dati di comportamento dei visitatori più recenti per garantire che Target sfrutti sempre le preferenze dei visitatori in continua evoluzione.
- Se l’algoritmo non può determinare le esperienze vincenti per i singoli visitatori, mostra automaticamente quella con i migliori risultati a livello generale, mentre continua a cercare vincitori personalizzati. L’esperienza che offre prestazioni migliori viene individuata tramite il campione di Thompson.
L’algoritmo viene continuamente ottimizzato per una singola metrica di obiettivo.
- Questa metrica potrebbe essere basata sulla conversione o sui ricavi (nello specifico Ricavo per visita).
Target raccoglie automaticamente informazioni sui visitatori per generare i modelli di personalizzazione.
- Per ulteriori informazioni sui parametri utilizzati in Targeting automatico e Automated Personalization, vedi Raccolta dati di Automated Personalization.
Target utilizza automaticamente tutti i Adobe Experience Cloud tipi di pubblico condivisi per generare i modelli di personalizzazione.
- Non è necessario eseguire alcuna operazione specifica per aggiungere i tipi di pubblico al modello. Per informazioni sull’utilizzo di Experience Cloud Audiences con Target, consulta Audience di Experience Cloud.
Gli addetti al marketing possono caricare dati offline, punteggi di propensione o altri dati personalizzati per creare modelli di personalizzazione.
- Ulteriori informazioni sul caricamento dei dati per Targeting automatico e Automated Personalization.
Differenze tra Targeting automatico e Automated Personalization section_BA4D83BE40F14A96BE7CBC7C7CF2A8FB
Il Targeting automatico richiede spesso meno traffico di Automated Personalization per generare un modello personalizzato.
Anche se la quantità di traffico per esperienza richiesta per Targeting automatico o Modelli Personalization automatici da compilare è la stessa, ci sono in genere più esperienze in un’attività Automated Personalization rispetto a un’attività Targeting automatico.
Se, ad esempio, si disponesse di un’attività Auto Personalization in cui sono state create due offerte per posizione con due posizioni, l’attività includerebbe quattro (2 = 4) esperienze totali (senza esclusioni). Utilizzando Targeting automatico, puoi impostare l’esperienza 1 per includere l’offerta 1 in posizione 1 e l’offerta 2 in posizione 2 e l’esperienza 2 per includere l’offerta 1 in posizione 1 e l’offerta 2 in posizione 2. Poiché Targeting automatico consente di avere più modifiche all’interno di un’esperienza, puoi ridurre il numero di esperienze totali nell’attività.
Per Targeting automatico è possibile utilizzare semplici regole generali per comprendere i requisiti del traffico:
- Quando Conversione è la metrica di successo: 1.000 visite e almeno 50 conversioni al giorno per esperienza e inoltre l’attività deve avere almeno 7.000 visite e 350 conversioni.
- Quando Ricavo per visita è la metrica di successo: 1.000 visite e almeno 50 conversioni al giorno per esperienza e in più l’attività deve avere almeno 1.000 conversioni per esperienza. RPV di solito richiede più dati per costruire modelli a causa della varianza più elevata dei dati che esiste in genere nei ricavi di visita rispetto al tasso di conversione.
Targeting automatico dispone di funzionalità di installazione complete.
- Poiché Targeting automatico è incorporato nel flusso di lavoro di attività A/B, Targeting automatico beneficia del Compositore esperienza visivo (VEC) più maturo e completo. Puoi anche utilizzare collegamenti di controllo qualità con Targeting automatico.
Targeting automatico fornisce un ampio framework di test online.
- La slot machine fa parte di un framework di test online più ampio che consente a Adobe data scientist e ricercatori di comprendere i vantaggi dei continui miglioramenti delle condizioni reali.
- In futuro, questo banco di prova ci consentirà di aprire la piattaforma di apprendimento automatico Adobe ai client esperti in materia di dati in modo che possano inserire i propri modelli per incrementare i modelli Target.
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Per ulteriori informazioni, vedere Reporting and Auto-Target.