Audience Managerのアルゴリズムモデル（類似）を利用したROASの向上 increase-roas-by-using-algorithmic-look-alike-models-in-audience-manager

Audience Managerの類似Modeling機能の真の力は、2nd パーティデータソースとサードパーティデータソースから得られる質の高い、まったく新しいユーザーセットに対して、ベースラインオーディエンスを拡大しようとしたときに発揮されます。 このチュートリアルでは、このデータからモデルを作成するために必要な手順を説明します。

Audience Marketplaceから2nd パーティデータまたはサードパーティデータのストリームを有効にする enable-2nd-or-3rd-party-data-streams-from-the-audience-marketplace

類似モデルで2nd パーティデータとサードパーティデータを使用するには、まずAudience Managerのインターフェイスでこのデータを有効にする必要があります。 Adobeには、選択できる多数の2nd パーティデータプロバイダーとサードパーティデータプロバイダーがあります。 これらは、Audience Marketplaceを介したAAMのセルフサービスインターフェイスで使用できます。 Audience Marketplaceに移動し、その可能性を参照します。 次のビデオでは、無料の「購入する前に試す」ストリームを有効にする方法など、この方法を説明します。これにより、データプロバイダーの価格に確定する前に、組織にとって最も有用なデータをロックインできます。

また、どのデータプロバイダーを使用するかを調査し、決定するのに役立つ優れたリソースはAdobe Audience Finderです。

理想的なユーザー（コンバージョン）特性またはセグメントの特定または作成 identify-create-an-ideal-user-conversion-trait-or-segment

サイトでのオーディエンスの行動を促進していますか？ コンバージョンイベントとは？ もちろん、サイトの種類や業種、組織の目標に応じて、この質問に対する答えはたくさんあります。 いずれにせよ、AAMでは、これらの条件を満たした訪問者の特性を作成するのが一般的です。

以下のビデオでは、コンバージョン特性を作成する方法を説明します。このチュートリアルを続行して類似モデルを作成する際に、この特性を配置しておきます。

また、Adobe Analyticsのイベントを使用して特性を作成する場合は、特性に追加するユーザーを収集しないようにする必要がある大きな注意点があります。 次のビデオで大きな明らかをご覧ください。 :)

メモ：​上記のビデオでは、Adobe Analyticsを使用していることを前提としています。 明らかに、そんなことはありません。 Google Analytics（GA）をお持ちの場合は、AAMにデータを送信するために使用できるモジュールがあります（​ ドキュメント ​を参照）。サイト上のコンバージョンアクティビティがGAまでにAAMに送信される場合は、そのモジュールからコンバージョン特性を作成できます。 別の分析ソリューションがある場合（または分析ソリューションがない場合）でも、DIL コードやsubmit関数などを介してAAMにデータを送信できます（​ ドキュメント ​を参照）。 そして、サイトでコンバージョンアクティビティが実行されたときに送信されたデータに基づいて、コンバージョン特性を作成します。

2nd パーティデータまたはサードパーティデータから類似モデルを作成する create-a-look-alike-model-from-2nd-or-3rd-party-data

上記の手順を完了した後、アルゴリズム（類似）モデルを作成する準備が整いました。 モデルを設定する際には、コンバージョン特性を基本特性（複製したい主要な訪問者）として使用し、有効なサードパーティデータストリームを人物のプールとして使用します。

重要なベストプラクティス an-important-best-practice

Audience Managerでアルゴリズムモデルを作成する際には、可能な限り効果的なモデルにしたいと考えています。 モデルは、基本の特性/セグメントのメンバーが属するすべての特性を考慮するため、すべての人物が特性/セグメント内にある場合はモデルを助けません。 したがって、超汎用的な特性がある場合（サイトにアクセスした全員、または広告を受け取った全員など）、それらが属するデータソースがモデルのデータソースに含まれていないことを確認してください。 この記事のユースケースでは、新しい類似（look-alike）のためにサードパーティデータの確認に注力しているため、おそらくそうではないかもしれませんが、それでも言及する価値があり、すべてのアルゴリズムモデルに適用されます。

Algorithmic Traitを作成 creating-an-algorithmic-trait

次に、モデルの結果を使用できるようにAlgorithmic Traitを作成する必要があります。 特性を作成しなければ、モデルは役に立ちません。 モデルの実行後、特性ダイアログに移動してAlgorithmic Traitを作成してください。 次のビデオでは、いくつかのヒントを紹介します。

モデルデータからセグメントを作成し、DSPに送信します creating-a-segment-from-the-model-data-and-sending-it-to-dsps

Algorithmic Traitを作成したら、データをアクティブ化するために新しいセグメントを作成できます（特性をアクティブ化することはできませんが、Algorithmic Traitを含む新しい1つの特性セグメントを作成して、セグメントをアクティブ化（使用）できます）。

このアルゴリズム特性からセグメントを作成すると、すでにサイトでコンバージョンした人のように見える潜在的な顧客のオーディエンスが表示されます。 これで、このセグメントをAudience Managerの任意のDSP宛先にマッピングできます。 これにより、自社サイトでコンバージョンする可能性が高い類似オーディエンスをターゲットにして、広告費用対効果を向上させることができます。