ルールの作成 rules

このページ:​再利用可能な決定ルールとターゲティング ルールを作成して、キャンペーンやジャーニーをまたいで、どのオーディエンスに対して、どの決定項目とパーソナライズされたコンテンツを表示するかを制御できます。

ルールについて about

Journey Optimizer では、次の 2 つのタイプの再利用可能なルールを作成できます。

決定ルール decision-rules

決定ルールを使用すると、決定項目レベルで直接、または特定の選択戦略内で制約を適用することで、決定項目のオーディエンスを定義できます。 これにより、項目を提示する対象を正確に制御できます。

例えば、女性向けに作られたヨガ関連製品を特集した決定項目があるシナリオを考えてみましょう。 決定ルールを使用すると、性別が「女性」で、「ヨガ」に「興味」を示したプロファイルにのみ、これらの項目を表示するように指定できます。

NOTE
項目および選択戦略レベルの決定ルールに加えて、キャンペーンレベルで意図したオーディエンスを定義することもできます。 詳細情報

ターゲティングルール targeting-rules

AVAILABILITY
ターゲティングルールは現在、限定提供(LA)です。 アクセス権を取得するには、アドビ担当者にお問い合わせください。
この機能は、決定​アドオン機能を購入した組織のみが利用できます。 すべての顧客に段階的にロールアウトされる予定です。

ターゲティングルールを使用すると、特定のオーディエンスセグメントに基づいて、顧客がパーソナライズされたコンテンツを受信するか、特定のジャーニーパスにエントリする実施要件を満たす必要がある特定の資格を決定できるので、ジャーニーやキャンペーンでサブオーディエンスをターゲットに設定できます。

多くの場合、これらは、顧客行動イベントやコンテキストデータに加えて、複数の属性の組み合わせになります。 時間と労力を節約するために、ターゲティングルールを一度作成して、ジャーニーやキャンペーンをまたいで再利用できます。また、オーサリング時にインラインですばやく変更することもできます。

これらのルールは、次のいずれかの場合に使用できます。

➡️ この機能をビデオで確認

アクセスルール access

ルールのリストには、決定戦略設定​メニューでアクセスできます。

次のアクションが使用できます。

  • ルールエンティティ(決定項目​または​ターゲティング - 詳細情報)でフィルタリングできます。

  • ルールの名前をクリックしてルールを選択し、ルールビルダーを使用して編集します。 方法についてはこちらを参照

  • 各項目の横にある「その他のアクション」ボタンから、次の操作を実行できます。

    • 決定項目​エンティティを選択した場合、別のサンドボックスにエクスポートするには、ルールをパッケージに追加します。 方法について詳しくは、別のサンドボックスへのオブジェクトのエクスポートを参照してください。
    • ルールを複製します。
    • ルールを削除します。

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  • 詳細情報​アイコンをクリックして、ルールを構成する式を表示します。

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ルールの作成 create

ルールを作成するには、次の手順に従います。

  1. 決定戦略設定ルール​に移動し、「ルールを作成」ボタンをクリックします。

  2. ルールを作成 ダイアログで、次のいずれかのタブを選択します。

    • ルール作成フローを続行するには、最初から作成​します。

    • AI支援オーサリングを使用するには、AIを使用して作成​します。 作成するルールを記述し、確認します。 ルールビルダーにリダイレクトされ、AI アシスタントが右側のペインにルール候補を生成します。 AIを使用してルールを生成する方法について詳しくは、AIを使用したルールの作成の節を参照してください。

      note
      NOTE
      この機能は、Adobe AIの機能を利用できる企業で利用できます。
  3. ゼロから作成​を選択した場合は、ルール エンティティを選択して、ルールを作成するオブジェクトのタイプを指定します。

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    決定項目​ルールを作成する場合は、「データセット参照を有効にする」を選択して、Adobe Experience Platform のデータを使用して、外部データで決定ロジックを強化できます。 これは、製品の在庫状況やリアルタイムの価格設定など、頻繁に変更される属性の場合に特に役立ちます。 決定の Adobe Experience Platform データの使用方法の詳細情報

  4. ルール作成画面が開きます。 ルールに名前を付け、説明を入力します。

  5. Adobe Experience Platform セグメントビルダーを使用して、ニーズに合ったルールを作成します。 それには、次のような様々なデータソースを活用できます。

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    NOTE
    ルールを作成するために用意されているセグメントビルダーは、Adobe Experience Platform セグメント化サービスで使用されるものと比べて、特性がいくつかあります。 ただし、ドキュメントで説明されているグローバルプロセスは、Journey Optimizer でルールを作成する場合に有効です。 詳しくは、セグメント定義の作成方法を参照してください。
  6. ワークスペースに新しいフィールドを追加および設定すると、オーディエンスのプロパティ​パネルに、オーディエンスに属する推定プロファイルに関する情報が表示されます。 「予測を更新」をクリックして、データを更新します。

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    NOTE
    プロファイルの予測は、コンテキストデータなどのプロファイルに保存されていないデータがルールパラメーターに含まれている場合は使用できません。
  7. ルールの準備が整ったら、「作成」をクリックします。 作成したルールはリストに表示され、作成したエンティティに応じて次の場合に使用できます。

    • 決定項目​と​ 選択戦略 ​で、プロファイルに対する決定項目の表示を管理する場合。
    • または、コンテンツ最適化やパス最適化で​ ターゲティング ​を作成する場合。
NOTE
ルールのネスト深度は 30 レベルに制限されています。 これは、PQL 文字列内の ) の閉じ丸括弧をカウントすることによって測定されます。
UTF-8 でエンコードされた文字の場合、ルール文字列のサイズは最大 15 KB になります。 これは、15,000 個の ASCII 文字(各 1 バイト)、または 3,750~7,500 個の非 ASCII 文字(各 2~4 バイト)に相当します。
実施要件ルールのガードレールと制限の詳細情報

AIを活用してルールを構築 build-rule-with-ai

NOTE
この機能は、Adobe AIの機能を利用できる企業で利用できます。 この機能は、一連の組織(制限付き可用性)でのみ使用できます。 アクセス権を取得するには、アドビ担当者にお問い合わせください。
現時点では、AIによるルール生成は、ジャーニーのコンテキストデータに基づく式の生成をサポートしていません。

AIを活用したルール作成は、次の2つの場所から開始できます。

  • ルールを作成ダイアログで、「AIを使用して作成」タブで次の操作を行います。

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  • ルールビルダーから、AI アシスタント ボタンを使用します。

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AI アシスタントパネルで、構築するルールを平易な言葉で記述します。 AI アシスタントがルール案を生成します。この案はビルダーに適用することも、破棄することもできます。

CAUTION
ビルダーに適用」をクリックすると、AI生成ルールによって、ビルダーキャンバスに現在組み込まれている既存のルールロジックが置き換えられます。

ルールのシミュレーション simulate-rules

決定戦略やキャンペーンでルールを使用する前に、サンプルデータや生成データを使用してルールをテストし、ルールロジックを検証して、ルールが期待どおりに動作することを確認できます。

  1. 既存のルールを開くか、新しいルールを作成してから「ルールをシミュレート」ボタンをクリックします。

  2. シミュレーション画面が開き、いくつかのセクションが表示されます。

    • バリアントのテスト:手動テスト バリアントを生成または作成する場所
    • ルール式:参照するルール定義を表示します
    • シミュレーション結果: プロファイルがこのルールの対象となるかどうかを示します
  3. 以下の2つの方法のいずれかを使用して、ルールに必要な属性を含むテストバリアントを追加します。

    • 手動サンプルを作成するには、「サンプルを作成」ボタンを選択します。
    • AIを使用してテストのバリエーションを生成するには、「生成」ボタンをクリックします。
NOTE
AIを活用したテストバリアントの生成は、Adobe AIの機能を利用できる企業で利用できます。

「バリエーションのテスト」セクションには、作成または生成されたサンプルが自動的に入力されます。 各バリアントには、ルールで使用される属性が含まれます。 フィールド値を直接編集して、様々なシナリオをシミュレートできます。

ルール評価結果を表示するには、リストからテストバリアントを選択します。 「シミュレーション」の結果領域には、プロファイルがこのルールの対象となるかどうかを示します。

次の例では、最初のテストバリアントは​ Pass ​のシミュレーション結果を示し、2番目のテストバリアントは​ Failed ​の結果を示します。

パスの例
失敗した例
バリアントデータはすべてのルール条件を満たしているため、プロファイルはルールに適合します。
1つ以上の条件が満たされていないため、プロファイルはルールに適合しません。

AIを活用したルールの最適化 optimize

Journey Optimizerはルールを自動的に分析し、元のロジックを保持する簡略化を提案できます。 PQL式が​2 KB (UTF-8 エンコード)を超えるルールのみが対象です。小さい式は分析されません。 簡略化が見つかった場合、インベントリのルールの横に赤い​最適化 インジケーターが表示されます。

NOTE
AIによるルールの最適化は、コンテンツの生成​と同じ生成AI機能に依存し、同じアクセス制御を使用します。 ユーザーには、AI アシスタント​リソースで​ コンテンツを生成 ​権限を付与する必要があります。 詳しくは、​ コンテンツ生成へのアクセス ​を参照してください。

ルールを最適化するには:

  1. ルールインベントリで、ルール名の横にある赤いインジケーターアイコンをクリックします。

  2. 最適化」ウィンドウが開き、元のPQL式がAIが提案したバージョンと共に表示されます。

  3. 両方の式が同じように動作することを検証するには、最適化分析(TSV)​をクリックして、シミュレートされたプロファイルが各バージョンに対してどのように評価されるかを示すファイルをダウンロードします。

  4. 満足したら、適用​をクリックして、元の式を最適化された式に置き換えます。

チュートリアルビデオ video

Adobe Journey Optimizer で再利用可能な​ ターゲティングルール ​を作成、複製、適用し、地域、言語、行動などの顧客属性に基づいてキャンペーンを効率的にパーソナライズし、オーディエンスの精度を高めながら時間を節約する方法について説明します。

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