AJOでの GenAI 実験とAdobe Targetとの関係
このウェビナーでは、AI アシスタントコンテンツアクセラレーターが、Adobe Target内のコンテンツ実験とAdobe Journey Optimizerとの関係をどのように強化するかについて、より深く理解します。 ジェネレーティブ AI がどのようにコンテンツ作成を合理化し、実験を最適化し、より効果的なパーソナライゼーション戦略を推進するかについて説明します。 さらに、このセッションでは、これらの機能が連携して顧客エンゲージメントと意思決定を改善する方法を示します。
主な議論のポイント
- AI アシスタントコンテンツアクセラレータ
- コンテンツ実験と最適化
- 生成 AI
重要ポイント
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AI コンテンツアクセラレーター Microsoft Azure、OpenAI、Adobe Fireflyを活用した AI コンテンツアクセラレーターは、プッシュ通知、SMS、メールなど、様々なタッチポイントでテキスト、画像、HTMLを生成するのに役立ちます。 前年の第 4 四半期にリリースされました。
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コンテンツ実験 Adobe Journey Optimizerのコンテンツ実験機能を使用すると、A/B テストと多変量分析テストを通じて、様々なコンテンツのバリエーションのパフォーマンスを測定および最適化できます。
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Adobe Targetとの統合 Adobe Targetは、A/B テスト、多変量分析テスト、Automated Personalization およびレコメンデーションをサポートする包括的な最適化とパーソナライゼーションのプラットフォームです。 今後のアップデートには、AI アシスタントやコンテンツアクセラレーターの統合などの AI 駆動機能が含まれる予定です。
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ユースケースとシナリオ Adobe Journey OptimizerとAdobe Targetは、web やモバイルのパーソナライゼーション、オムニチャネルオーケストレーション、オフラインとオンラインのエクスペリエンスの組み合わせなど、様々なシナリオで一緒に使用できます。
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今後の展開 Adobe Targetの今後の機能には、レポートのトラブルシューティングと理解を行うための AI アシスタントや、コンテンツ要素を効率的に生成およびテストするためのコンテンツアクセラレーターの統合など、AI 機能の強化が含まれます。