アルゴリズムモデルの概要

アルゴリズムモデリングとは what-algo-modeling

Audience Manager のアルゴリズムモデリングとは、既存のオーディエンスを拡張したりペルソナに分類したりするためのデータサイエンスの使用のことです。

これは、Look-Alike Modeling と Predictive Audiences の 2 種類のアルゴリズムを使用しておこなわれます。

類似モデリング lam

Look-Alike Modeling を使用すると、自動データ分析により、新しい一意のオーディエンスを発見できます。このプロセスは、特性またはセグメント、時間間隔、ファーストパーティおよびサードパーティデータソースを選択した時点で開始します。この選択が、アルゴリズムモデルの入力となります。分析処理が実行されると、選択した母集団と共有する特徴に基づいて、該当するユーザーを検索します。

完了すると、このデータは特性ビルダーで使用可能になります。ここでは、このデータを使用して精度とリーチに基づいて特性を作成できます。さらに、アルゴリズム特性とルールベースの特性を結合するセグメントを作成し、ブール式や比較演算子を使用して他の認定要件を追加することができます。

Look-Alike Modeling を使用すると、使用可能なすべての特性データから価値を動的に抽出できます。

Look-Alike Modeling について詳しくは、類似（look-alike）モデリングについてを参照してください。

Predictive Audiences predictive-audiences

Predictive Audiences は、高度なデータサイエンス技法を使用して、リアルタイムに不明なオーディエンスを個別のペルソナに分類するのに役立ちます。

マーケティングにおいて、ペルソナとは、人口統計、閲覧傾向、買い物履歴など、特定の特性のセットを共有する、訪問者、ユーザーまたは見込み客別に定義されたオーディエンスセグメントです。

Predictive Audiences モデルは、この概念をさらに一歩進めて、Audience Manager の機械学習機能を使用して不明なオーディエンスを個別のペルソナに自動的に分類できるようにします。Audience Manager は、既知のオーディエンスのセットに関する不明なオーディエンスの傾向を計算することで、これを実現します。

Predictive Audiences について詳しくは、Predictive Audiences の概要を参照してください。