AI モデルトレーニング用Adobe Web SDKとのオファーインタラクションのキャプチャ
この記事では、JavaScript コードで alloy （"sendEvent,"…）を直接呼び出し、Adobe Experience Platform web SDKを使用してオファーインタラクションイベント（インプレッション数やクリック数など）をキャプチャする方法について説明します。 データはAEPに取り込まれ、Adobe Journey Optimizer（AJO）の AI モデルのトレーニングに使用され、リアルタイムの動作に基づくよりスマートなオファーランキングが得られます。
Adobe Journey Optimizerでオファーランキングの AI モデルを作成するには、データセットが、提案インタラクション フィールドグループを含むスキーマに基づいている必要があります。 このフィールドグループは、involvedPropositions、display、interact などの必須フィールドと共に、decisioning.propositionDisplay や decisioning.propositionInteract などの主要な意思決定イベントをサポートしています。
これを行うには、次の 2 つの有効な方法があります。
- インタラクショントラッキング用に特別に設定された新しいスキーマ、データセット、データストリームを作成します
- 既存のスキーマを更新します。これは、このチュートリアルで行います。
オファーインタラクションイベントをキャプチャするための既存スキーマの更新
新しいスキーマを作成する代わりに、天候関連のオファーに使用される既存のエクスペリエンスイベントスキーマを更新して、インタラクショントラッキングをサポートします。
Adobe Experience Platformで：
-
天気ベースのオファーに使用する既存の Weather-Schema エクスペリエンスイベントスキーマを開きます。
-
フィールドグループを追加します。
エクスペリエンスイベント – 提案インタラクション
新しいデータセットやデータストリームを作成する必要はありません。気象オファー用の既存の設定を引き続き使用します。 送信されるイベントは、AI モデルのトレーニングとオファーのパフォーマンスのトラッキングに対するAdobe Journey Optimizerの期待に沿ったものです。
現在のデータセットを使用し続けます（新しいデータセットを作成する必要はありません）
既存のデータストリームは、既に設定されており、Adobe Experience Platform タグのプロパティで使用されています。変更は必要ありません。
Web SDKは、新しいインタラクションイベントを適切な宛先に自動的にルーティングします。
この合理化された設定により、すべての意思決定と天候のイベントが、1 つの統合データセットに取り込まれるので、Adobe Journey Optimizerでの AI モデルのトレーニングに最適です。
オファー表示イベント（インプレッション）のキャプチャ
インタラクティブな要素（特に <a> タグと <button> タグ）を含むようにオファーのHTML構造を変更し、ユーザーがオファーを操作できるようにします（「オファーを要求」や「詳細情報」ボタンなど）。
各ボタンには data-offer-id 属性が含まれているので、対応するインタラクションを適切に追跡できます。
オファーがユーザーに表示されたタイミングをログに記録するために、天気予報オファーのレンダリングに使用される既存のJavaScript ファイルが、表示イベントトラッキングを含むように更新されました。
1 つ以上のオファーが表示される場合、Adobe web SDK（alloy.sendEvent）を使用して decisioning.propositionDisplay イベントが送信されるようになりました。 このイベントには、必要なディスプレイである 1 フラグが含まれており、関連する提案を参照します。
alloy("sendEvent", {
xdm: {
_id: generateUUID(),
timestamp: new Date().toISOString(),
eventType: "decisioning.propositionInteract",
identityMap: {
ECID: [{
id: ecidValue,
authenticatedState: "ambiguous",
primary: true
}]
},
_experience: {
decisioning: {
propositionEventType: {
interact: 1
},
propositionAction: {
id: offerId,
tokens: [trackingToken]
},
propositions: window.latestPropositions
}
}
}
});
オファークリックイベント（インタラクション）のキャプチャ
ユーザーがオファーをクリックしたタイミングを追跡するために、オファーコンテナ内でレンダリングされた <a> 要素と <button> 要素の両方のクリックをリッスンするように既存のJavaScriptを更新しました。
クリックが検出されると、decisioning.propositionInteract イベントが、Adobe Web SDKを使用して送信されます。 イベントには、必要なインタラクション：1 フラグが含まれ、特定のオファー ID と決定範囲を参照します。
// Attach click tracking to <a> and <button> elements
child.querySelectorAll("a, button").forEach(el => {
el.addEventListener("click", () => {
const ecidValue = getECID();
if (!ecidValue || !offerId || !trackingToken) {
console.warn("Girish!!!! Missing ECID, offerId, or trackingToken. Interaction event not sent.");
return;
}
alloy("sendEvent", {
xdm: {
_id: generateUUID(),
timestamp: new Date().toISOString(),
eventType: "decisioning.propositionInteract",
identityMap: {
ECID: [{
id: ecidValue,
authenticatedState: "ambiguous",
primary: true
}]
},
_experience: {
decisioning: {
propositionEventType: {
interact: 1
},
propositionAction: {
id: offerId,
tokens: [trackingToken]
},
propositions: window.latestPropositions
}
}
}
});
});
});
Adobe Journey Optimizer Offer Decisioningでオファーランキング用の AI モデルを作成
オファーのインプレッション数とクリック数は、Web SDKを介して取得され、Adobe Experience Platformに保存されるようになりました。このデータを使用すると、エンゲージメントを促進する可能性が最も高いオファーを予測する AI モデルをトレーニングできます。
この AI モデルは、ランキング式または選択戦略で参照され、各ユーザーに対して優先度が設定されているオファーを決定します。
- Journey Optimizerにログインします
- 決定/戦略の設定/AI モデル/AI モデルを作成に移動します。
- 正しいデータセットを使用していることを確認します
- AI モデルを保存して有効化します。
- ランキング方法に AI モデルを使用するには、前の手順で作成した選択戦略を更新します
ソリューションのテスト
既存の web ページに 更新されたJavaScript ファイルを含める