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バリアント分割パス

最終更新日： 2026年8月21日

トピック：
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作成対象：

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バリアント分割パス ノードを使用して、定義した割合の割り当てに基づいて、2つ以上のジャーニーパスにアカウントまたは人物を配布します。このノードは、条件付きルールを適用することなく、オーディエンスのセグメントをまたいでさまざまなメッセージ、タイミング、エンゲージメント戦術をテストしたい場合に役立ちます。

AVAILABILITY

アカウントおよび個人ジャーニーの_バリアント分割パス_ ノードは、制限付き可用性機能として顧客を選択するために使用できます。アクセスするには、Adobe担当者にお問い合わせください。

ジャーニーの種類による比較 journey-type-comparison

バリアント分割パスノードでは、ジャーニータイプに応じて異なる割り当てアルゴリズムを使用します。この違いを理解することは、各ジャーニーの種類に適したユースケースを選択するために重要です。

アカウントジャーニー

顧客ジャーニー

アルゴリズム

クォータベースのランダム割り当て

決定論的ハッシュ割り当て

決定論

決定論的ではない：同じアカウントが、現在のクォータの状態に応じて、再入力時に異なるパスに割り当てられる場合があります。

決定論的：入力または再入力の回数に関係なく、同じ人物が公開されたジャーニーに対して同じパスに常に割り当てられます。

A/B テスト

不適切 – パス割り当てが再エントリ間で安定しない。

適切：対面での一貫したパス割り当てにより、管理された実験とアトリビューションをサポート

再エントリ動作

アカウントは、ジャーニーに入るたびに異なるパスをたどる場合があります。

人物は、最初のエントリで割り当てられたパスに常に従います。

分布の精度

割り当て量を強制するため、パスごとに1 アカウント内で発生します。

1,000件以上のジャーニーのエントリで、設定された割合の±2%以内にコンバージョンします。

分割パスとの比較 compare-split-paths

分割パスと バリアント分割パス のどちらも、ジャーニーを複数のブランチ（パス）に分割しますが、それぞれ異なるメカニズムを使用します。

側面

パスを分割

バリアント分割パス

割り当てロジック

条件付きルールベース – 各エンティティは、定義された条件に対して評価され、一致する最初のパスに沿って進みます。

パーセンテーションベースの割り当て — フィルタリング条件なしで、設定されたパーセンテージに従ってエンティティがパス間で分散されます。

決定論

決定論的 – 同じエンティティが同じ条件に一致する限り、同じパスに常に従います。

ジャーニーのタイプによって異なります – 人物のジャーニーは決定論的です（同じ人物が公開されたジャーニーの同じパスに常に従います）。アカウントジャーニーは決定論的（クォータベース）ではありません。

その他のアカウント/人物パス

サポートされている – 定義されたパスに一致しないエンティティは、デフォルトのパスにルーティングできます。

該当しない — ノードに到達するすべてのエンティティがパスに割り当てられます。

ユースケース

既知のアカウントまたは個人の属性ごとにセグメンテーション。優先順位の高い評価。

メッセージ、タイミング、または戦術をテストするためのエンティティを配布します。人物ジャーニー：A/B実験に適しています。アカウントジャーニー：アカウントごとの一貫性のないランダムな配布に適しています。

アカウントジャーニー account-journeys

アカウントジャーニーの場合、配信アルゴリズムはクォータベースのランダム割り当てを使用します。このアルゴリズムは決定論的ではありません：同じアカウントがジャーニーに入るか再び入るたびに、同じアカウントを別のパスに割り当てることができます。パスの割り当ては、評価時の現在の割り当て量の状態によって異なり、固定アカウントプロパティには依存しません。

アカウントで分割 split-by-account

アカウントがバリアント分割パスノードに達すると、ランタイムは、現在のジャーニーインスタンス中に各パスに既に割り当てられているアカウントの数を評価し、アカウントを設定されたクォータの最も下のパスにルーティングします。

各アカウントは、1つのパスに正確に割り当てられます。
割り当てはクォータベースです。アルゴリズムは、人口全体で設定された割合にアプローチするように、割り当てを動的に調整します。
アルゴリズムは割り当て数を追跡するため、合計が均等に分割されない場合の丸めにより、実際の分布はパスごとに最大1つのアカウントだけドリフトします。

人物による分割 split-by-people

アカウントジャーニーでは、バリアント分割パスノードを使用して、アカウント内の人をパーセンテーションベースのパス間でランダムに分散することもできます。この分割タイプは、個人レベルで異なるコンテンツやエクスペリエンスをテストしたい場合に便利です。アカウントはジャーニーを進み続けます。バリアントの「パスを人で分割」ノードは、次のガードレールで動作します。

ノードは グループ化されたノード として機能し、これは分割マージの組み合わせです。分割パスは、対応する結合ノードで自動的に閉じるため、すべてのユーザーがアカウントコンテキストを失うことなく先に進むことができます。
アカウント内の各ユーザーは、設定された割合に基づいて、1つのパスに正確に割り当てられます。
アカウントに使用されるのと同じクォータベースのアルゴリズムが、人々に適用されます。パスの割り当ては決定論的ではなく、同じユーザーが再入力時に異なるパスをたどる場合があります。
パス内でサポートされているのは、ユーザーのアクションを実行 ノードのみです。パスをさらに分割することはできません。

"ユーザー間での配布行動"

アカウント内の人物はバッチとして処理されます。各パスに割り当てられた数はfloor(percentage / 100 × people_in_account)として計算され、最後に設定されたパスには、残りのすべてのユーザーが割り当てられます。インタラクションがあります。

アカウントの人数が奇数の場合、最後のパスには、以前のパスよりも1人多くのユーザーが割り当てられます。
単一の人物を持つアカウントの場合、設定された割合に関係なく、その人物は常に最初のパスに割り当てられます。
人数が非常に少ない（10人未満）アカウントの場合、アカウントごとの分布は、設定された割合と大きく異なる場合があります。分布は、多くのアカウントにわたって測定されると、設定された比率に収束します。

NOTE

この丸め動作は、ジャーニー内のすべてのアカウントではなく、アカウントのバッチごとに適用されます。最後のパスは、アカウントサイズが奇数の場合に設定した数よりも少し多くの人を体系的に受け取ります。これは想定されている動作です。

style

shade-box

顧客ジャーニー person-journeys

ユーザーがバリアント分割パスノードに到達すると、ランタイムはIDとジャーニーIDのハッシュに基づいてユーザーをパスにマッピングします。

各ユーザーは、1つのパスに正確に割り当てられます。
割り当ては決定論的です。同じ人物が入力または再入力した回数に関係なく、公開されたジャーニーに対して常に同じパス割り当てを受け取ります。
ハッシュは、人物IDとジャーニーIDのみから計算されます。ノードの位置、エントリの時間、クォータの状態には依存しません。つまり、ジャーニーを再入力すると、毎回同じパス割り当てが生成されます。

NOTE

ユーザージャーニーのバリアントの分割は、A/B テストと実験に適しています。

再入力での割り当ては決定論的で一貫性があるため、対面ジャーニーのバリアント分割パスは、同じ人物が同じエクスペリエンスを一貫して受け取る必要がある、制御された実験をサポートします。ジャーニーがライブになった後に、ジャーニーの詳細ビューを使用して、パス間の配布を監視します。

分布アルゴリズム

適用される配信アルゴリズムは、ジャーニーのタイプによって異なります。

アカウントジャーニー – クォータベースのランダム割り当て

アカウントジャーニーのバリアント分割パスノードは、クォータベースのランダム割り当て アルゴリズムを使用します。アカウントがノードに到達すると、ランタイムは、現在のジャーニーインスタンス中に各パスに既に割り当てられているアカウントの数を評価し、アカウントを設定された割り当て量よりも最も低いパスにルーティングします。

割り当てベースのアルゴリズムの主要プロパティ：

ディストリビューションでは、すべてのアカウントボリュームで設定された割合を密接に追跡します。アルゴリズムはクォータ数を積極的に維持するため、合計が均等に分割されない場合の丸めにより、実際の分布はパスごとに最大1つのアカウントだけドリフトします。

人物ジャーニー：決定論的ハッシュ割り当て

対面ジャーニーのバリアント分割パスノードでは、決定論的ハッシュ割り当て アルゴリズムを使用します。ユーザーがノードに到達すると、ランタイムはユーザーIDとジャーニーIDからハッシュ値を計算し、設定されたパーセンテージ範囲に基づいて結果をパスにマッピングします。アルゴリズムは、次のワークフローを使用して適用されます。

ランタイムは、人物IDとジャーニーIDを組み合わせた複合キーからMurmurHash3 32 ビットハッシュを計算します。
ハッシュ値は、10,000個の同じサイズのバケットの範囲の位置にマッピングされます。
バケットは、設定されたパスのパーセンテージに従って分割されます。例えば、パスが30%、30%、40%の場合、最初の3,000個のバケットはパス 1に対応し、次の3,000個はパス 2に、残りの4,000個はパス 3に対応します。
ユーザーは、バケット範囲にハッシュ位置が含まれるパスに割り当てられます。

決定論的ハッシュアルゴリズムには、次の2つの主要なプロパティがあります。

一貫性 – 同じユーザーが、特定のジャーニーIDに対して同じバケットに常に割り当てられます。ジャーニーを再入力すると、毎回同じパス割り当てが生成されます。
統計分布 – 少なくとも1,000人のユニークユーザーがジャーニーにエントリした場合、分布は設定された割合の±2%以内に収束します。オーディエンスが小さい場合、パスごとのカウントは、設定された比率とより顕著に異なる場合があります。

制限事項 limitations

ジャーニーでバリエーション分割パスを使用する前に、これらの制限を確認してください。

アカウントジャーニーの制限 account-journey-limitations

IMPORTANT

パスの割り当てが決定論的ではありません。

クォータベースのアルゴリズムは、同じアカウントが常に同じパスに従うことを保証するものではありません。アカウントが離脱してジャーニーに再入力した場合、再入力時のクォータの状態に応じて、別のパスに割り当てられる場合があります。ジャーニーインスタンス全体でアカウントごとに一貫したパス割り当てを必要とするユースケースでは、アカウントジャーニーのバリアント分割パスを使用しないでください。

制限事項

説明

制御された実験には適していません

パスの割り当てが決定論的ではないため、アカウントジャーニーのバリアント分割パスは同じ処理を一貫して受け取るために特定のアカウントを必要とするA/B実験またはアトリビューションシナリオには適していません。

小数点切り捨てドリフト

総口座数が設定された割合で均等に割り切れない場合、配分はパスごとに最大1つのアカウントでオフになる可能性があります。これは予期される丸め動作であり、エラーではありません。

パスの割り当てが無効です

ジャーニーを再入力すると、同じアカウントに対して異なるパス割り当てが行われる場合があります。

条件付きフィルタリングなし

パスの分割とは異なり、バリアント分割パスでは条件は適用されません。ノードに到達するすべてのアカウントは、パスに割り当てられます。

ユーザージャーニーの限界 person-journey-limitations

制限事項

説明

小規模での統計的分散

少なくとも1,000人のユニークユーザーがジャーニーにエントリした場合、分布は約±2%以内に設定された割合に収束します。エントリ数が少なくなると、パスごとのカウントは、設定された比率と著しく異なる場合があります。これはハッシュ配布で想定される動作であり、エラーではありません。

条件付きフィルタリングなし

パスの分割とは異なり、バリアント分割パスでは条件は適用されません。ノードに到達するすべてのユーザーは、パスに割り当てられます。

バリアント分割パスノードの追加 add-variant-split-paths-node

バリアント分割パスノードを追加および設定する手順は、アカウントジャーニーと個人ジャーニーの両方で同じです。

ジャーニーマップに移動します。
パスのAdd （+）アイコンをクリックし、バリアント分割パスを選択します。

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ジャーニーマップでは、ノードには2つのデフォルトのパスがあります。
（アカウントジャーニーのみ）右側のノードプロパティで、分割に アカウント または人のいずれかを選択します。

People タイプを使用している場合、バリアント分割パスを閉じる ノードが自動的に挿入され、グループ化された分割が閉じられます。

{width="700" modal="regular"}を持つユーザーによってバリアントが分割されました
各パスの Label を確認または更新します。

パスラベルは、ジャーニーキャンバス上でエッジラベルとして表示され、ジャーニー分析でパスを区別するのに役立ちます。

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各パスの パーセンテージ を設定します。

値は1 ～ 99の整数である必要があります。

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実行中の合計インジケーターには、すべてのパスのパーセンテージの合計が表示されます。ジャーニーを公開するには、合計が正確に100%である必要があります。合計が100%に等しくない場合は、エラー状態が表示されます。

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すべてのパスに均等に配分するには、「均等に配分」をクリックします。均等な配分を計算し、端数処理を調整することで、合計が100%になるようにします。