ランキング方法 rankings
ランキング方法を使用すると、特定のプロファイルに対して表示する項目をランク付けできます。ランキング方法を作成したら、その方法を選択戦略に割り当てて、最初に選択する項目を定義できます。
次の 2 種類のランキング方法が使用できます。
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式 を使用すると、項目の優先度スコアを考慮するのではなく、最初に提示する項目を決定するルールを定義できます。
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AI モデル を使用すると、複数のデータポイントを活用するトレーニング済みモデルシステムを使用して、最初に提示する項目を決定できます。
ランキング方法の作成 create
ランキング方法を作成するには、次の手順に従います。
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戦略の設定 メニューに移動し、使用するランキングのタイプに応じて 数式 または AI モデル メニューを選択します。
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画面の右上隅にある「数式を作成」または「AI モデルを作成」ボタンをクリックします。
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ニーズに合わせて数式または AI モデルを設定して、保存します。
ランキング式と AI モデルを作成する方法について詳しくは、意思決定管理ドキュメントを参照してください。
note note NOTE ランキング式のネスト深度は 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 8 KB になります。 これは、8,000 文字の ASCII 文字（各 1 バイト）、または 2,000～4,000 文字の非 ASCII 文字（各 2～4 バイト）に相当します。 決定ガードレールと制限の詳細を説明します。
決定ポリシーでは、最大 10 個の選択戦略と決定項目を組み合わせてサポートします。 決定ガードレールと制限の詳細を説明します。
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| この機能は、管理者権限を持つ Customer Journey Analytics 顧客のみが使用できます。 |
| 開始する前に、Journey Optimizer データセットをデフォルトのデータビューに書き出すために、Journey OptimizerとCustomer Journey Analyticsが統合されていることを確認してください。 でデータを活用する方法 Journey Optmizer 学ぶ Customer Journey Analytics |
パーソナライズされた最適化モデルは、ビジネス目標を定義し、顧客データを活用して、パーソナライズされたオファーを提供し、KPI を最大化するためのビジネス指向モデルをトレーニングできる AI モデルの一種です。 パーソナライズされた AI モデルを作成する方法について詳しくは、 意思決定管理ドキュメントを参照してください。
デフォルトでは、パーソナライズされた最適化モデルは、最適化指標として オファークリック数 を使用します。 Customer Journey Analytics を使用している場合は、独自のカスタム指標 Decisioning 活用してモデルを最適化できます。
これを行うには、パーソナライズされた AI モデル作成画面にアクセスし、「コンバージョンイベント」ドロップダウンを展開します。 デフォルトの Customer Journey Analytics データビュー のすべての指標リストに表示されます。 モデルを最適化する指標を選択し、通常どおり AI モデルの作成を完了します。
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| NOTE |
| デフォルトでは、Customer Journey Analytics の指標は「ラストタッチ」アトリビューションモデルを使用し、コンバージョンの直前に発生したタッチポイントにクレジットの 100% を割り当てます。 |
| アトリビューションモデルは変更できますが、すべてのアトリビューションモデルが AI モデルの最適化に最適とは限りません。 モデルの精度とパフォーマンスを確保するために、最適化目標に合ったアトリビューションモデルを慎重に選択することをお勧めします。 |
| 使用可能なアトリビューションモデルとその使用に関するガイダンスについて詳しくは、Customer Journey Analytics ドキュメントを参照してください。 |
数式での決定項目属性の活用 items
ランキング式は PQL 構文 で表され、プロファイル属性、コンテキストデータ、決定項目に関連する属性などの様々な属性を利用できます。
数式で決定項目に関連する属性を活用するには、ランキング式のコードで以下の構文に従っていることを確認してください。詳しくは、各節を展開してください。
