Adobe Targetでの最適化とパーソナライズ

データ収集 UI で、「 」を選択します。 データストリーム ​を選択し、例えば、データストリームを選択します。 Luma Mobile App.

選択 サービスを追加 を選択し、 Adobe Target から サービス リスト。

Target Premium のお客様でプロパティトークンを使用する場合は、 プロパティトークン の値を指定します。 Target Standard のユーザーは、この手順をスキップできます。

プロパティは、Target UI の 管理 > プロパティ. 選択 をクリックして、使用するプロパティのプロパティトークンを表示します。 プロパティトークンの形式は次のとおりです。 "at_property": "xxxxxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"；値のみを入力する必要があります xxxxxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.

オプションで、Target 環境 ID を指定できます。 Target では、環境を使用してサイトを整理し、実稼動前の環境を整理して、管理を容易にし、個別のレポートを作成できます。 プリセット環境には、実稼動、ステージング、開発が含まれます。 詳しくは、 環境 および Target 環境 ID を参照してください。

必要に応じて、ID 名前空間（CRM ID など）でのプロファイル同期をサポートするために、Target のサードパーティ ID 名前空間を指定できます。 詳しくは、 Target サードパーティ ID 名前空間 を参照してください。

「保存」を選択します。

データ収集 UI で、「 」を選択します。 データストリーム ​を選択し、例えば、データストリームを選択します。 Luma Mobile App.

選択 対象： Experience Platform を選択し、 編集 を選択します。

Adobe Analytics の データストリーム > > Adobe Experience Platform スクリーン、 Offer decisioning, エッジのセグメント化、および パーソナライズ機能の宛先 が選択されている。 Journey Optimizerのレッスンにも従う場合は、「 Adobe Journey Optimizer. 詳しくは、 Adobe Experience Platform設定 を参照してください。

データストリーム設定を保存するには、 保存 .

に移動します。 タグ ​をクリックし、モバイルタグプロパティを見つけて、プロパティを開きます。

選択 拡張機能.

選択 カタログ.

を検索します。 Adobe Journey Optimizer — 判定 拡張子。

拡張機能をインストールします。 拡張機能に追加の設定は必要ありません。

Target UI で、 アクティビティ 上部のバーから。

選択 アクティビティを作成 および A/B テスト を選択します。

Adobe Analytics の A/B テストアクティビティの作成 ダイアログ、選択 モバイル として タイプ」で、 ワークスペースを選択 リストを開き、プロパティを プロパティを選択 Target Premium のお客様で、データストリームでプロパティトークンを指定している場合は、リストを表示します。

「作成」を選択します。

Adobe Analytics の 無題のアクティビティ 画面、 エクスペリエンス 手順：

1. 入力 luma-mobileapp-abtest in 場所を選択 underthen 場所 1. この場所の名前（mbox とも呼ばれます）は、後でアプリの実装で使用されます。

2. 選択 次の デフォルトコンテンツ を選択し、 JSON オファーを作成 を選択します。

3. 次の JSON をにコピーします。 有効な JSON オブジェクトを入力してください.

   code language-json
   { "title": "Luma Anaolog Watch", "text": "Designed to stand up to your active lifestyle, this women's Luma Analog Watch features a tasteful brushed chrome finish and a stainless steel, water-resistant construction for lasting durability.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/gear/watches/Luma_Analog_Watch.jpg" }

4. 選択 +エクスペリエンスを追加.

   

5. エクスペリエンス B に対して手順 b と c を繰り返しますが、代わりに次の JSON を使用します。

   code language-json
   { "title": "Aim Analog Watch", "text": "The flexible, rubberized strap is contoured to conform to the shape of your wrist for a comfortable all-day fit. The face features three illuminated hands, a digital read-out of the current time, and stopwatch functions.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/gear/watches/Aim_Watch.jpg" }

6. 「次へ」を選択します。

   

Adobe Analytics の Targeting 手順を実行して、A/B テストの設定を確認します。 デフォルトでは、両方のオファーがすべての訪問者に均等に配分されます。 「次へ」をクリックして続行します。

Adobe Analytics の 目標と設定 手順：

1. 名称未設定アクティビティの名前をに変更します（例： ）。 Luma Mobile SDK Tutorial - A/B Test Example.

2. を入力します。 目的 （例： A/B テスト） A/B Test for Luma mobile app tutorial.

3. 選択 コンバージョン, mbox が表示された （内） 目標指標 > マイプライマリ目標 タイル化し、場所 (mbox) 名を入力します。例： luma-mobileapp-abtest.

4. 「保存して閉じる」を選択します。

   

戻る すべてのアクティビティ 画面：

1. 選択 」をクリックします。
2. 選択 有効化 :A/B テストをアクティブ化します。

Xcode で、 AEP 最適化 は、パッケージの依存関係にパッケージのリストに追加されます。 詳しくは、 Swift Package Manager.

に移動します。 Luma > Luma > AppDelegate 」をクリックします。

確認 AEPOptimize は、インポートのリストの一部です。

import AEPOptimize

確認 Optimize.self は、登録する拡張機能の配列の一部です。

let extensions = [
    AEPIdentity.Identity.self,
    Lifecycle.self,
    Signal.self,
    Edge.self,
    AEPEdgeIdentity.Identity.self,
    Consent.self,
    UserProfile.self,
    Places.self,
    Messaging.self,
    Optimize.self,
    Assurance.self
]

に移動します。 Luma > Luma > Utils > MobileSDK 」をクリックします。 次を検索： func updatePropositionAT(ecid: String, location: String) async 関数に置き換えます。 次のコードを追加します。

// set up the XDM dictionary, define decision scope and call update proposition API
Task {
    let ecid = ["ECID" : ["id" : ecid, "primary" : true] as [String : Any]]
    let identityMap = ["identityMap" : ecid]
    let xdmData = ["xdm" : identityMap]
    let decisionScope = DecisionScope(name: location)
    Optimize.clearCachedPropositions()
    Optimize.updatePropositions(for: [decisionScope], withXdm: xdmData)
}

この関数：

• XDM 辞書の設定 xdmData:A/B テストを提示する必要があるプロファイルを識別する ECID を含み、
• を定義します。 decisionScope:A/B テストを提示する場所の配列。

次に、関数は 2 つの API を呼び出します。 Optimize.clearCachedPropositions および Optimize.updatePropositions. これらの関数は、キャッシュされた提案をすべて消去し、このプロファイルの提案を更新します。 このコンテキストの提案は、Target アクティビティ（A/B テスト）から選択され、 A/B テストの作成.

に移動します。 Luma > Luma > Views > Personalization > TargetOffersView 」をクリックします。 次を検索： func onPropositionsUpdateAT(location: String) async { 関数を参照し、この関数のコードを調べます。 この関数の最も重要な部分は、 Optimize.onPropositionsUpdate API 呼び出し。次のものが含まれます。

• は、決定範囲（A/B テストで定義した場所）に基づいて、現在のプロファイルの提案を取得します。
• 提案からオファーを取得します。
• オファーのコンテンツをアプリに正しく表示できるようにアンラップし、
• トリガー displayed() オファーが表示されたことを通知するイベントを Platform Edge Network に返すオファーに対するアクション。

まだ TargetOffersView ​を使用して、次のコードを .onFirstAppear 修飾子 このコードは、オファーを更新するためのコールバックが 1 回だけ登録されるようにします。

// Invoke callback for offer updates
Task {
    await self.onPropositionsUpdateAT(location: location)
}

まだ TargetOffersView ​を使用して、次のコードを .task 修飾子 このコードは、ビューが更新されるとオファーを更新します。

// Clear and update offers
await self.updatePropositionsAT(ecid: currentEcid, location: location)

を使用して、シミュレーターまたは Xcode の物理デバイスでアプリを再構築し、実行します。 .

次に移動： パーソナライズ タブをクリックします。

下にスクロールすると、A/B テストで定義した 2 つのオファーの 1 つが、 TARGET タイル。

img-md
w-300

以下を確認します。 設定手順 シミュレーターまたはデバイスを Assurance に接続するには、「 」セクションを参照してください。

選択 設定 左側のパネルで、「 」を選択します。 次の レビューとシミュレーション underthen ADOBE JOURNEY OPTIMIZER DECISIONING.

「保存」を選択します。

選択 レビューとシミュレーション をクリックします。 データストリームの設定と、アプリケーションでの SDK の設定の両方が検証されます。

選択 リクエスト 上部のバーに 表示される Target リクエスト。

参照可能 シミュレート および イベントリスト タブを使用して、Target オファーの設定を確認する機能を確認します。