Adobe Targetを使用した最適化とパーソナライズ

データ収集 UI で「データストリーム」を選択し、データストリームを選択します（例：Luma Mobile App）。

サービスを追加 を選択してから、{ サービス リストから ​​ 2 ​​ Adobe Target} を選択してください。

Target Premium のお客様でプロパティトークンを使用する場合は、この統合に使用する Target プロパティトークン 値を入力します。 Target Standard ユーザーは、この手順をスキップできます。

Target UI の 管理/プロパティ で、プロパティを確認できます。 「 」を選択して、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には "at_property": "xxxxxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx" のような形式があります。値 xxxxxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx のみを入力する必要があります。

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

オプションで、Target サードパーティ ID 名前空間を指定して、ID 名前空間（例：CRM ID）でのプロファイル同期をサポートすることができます。 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「データストリーム」を選択し、データストリームを選択します（例：Luma Mobile App）。

「{ その他 ​​ 編集 ​​ を選択します。

データストリーム/ /Adobe Experience Platform 画面で、「Offer decisioning」、「Edgeのセグメント化」および「Personalizationの宛先」が選択されていることを確認します。 Journey Optimizerのレッスンにも従う場合は、「Adobe Journey Optimizer」を選択します。 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」を選択します。

Tags に移動し、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。

拡張機能 を選択します。

カタログ を選択します。

Adobe Journey Optimizer - Decisioning 拡張機能を検索します。

拡張機能をインストールします。 拡張機能では、追加の設定は必要ありません。

Target UI の上部バーで「アクティビティ」をクリックします。

アクティビティを作成 と A/B テスト をコンテキストメニューから選択します。

A/B テストアクティビティを作成 ダイアログで、タイプ として モバイル を選択し、Workspaceを選択 リストからワークスペースを選択し、プロパティを選択 リストからプロパティを選択します（Target Premium のユーザーで、データストリームでプロパティトークンを指定した場合）。

「作成」を選択します。

名称未設定アクティビティ 画面の エクスペリエンス ステップで、次の操作を行います。

1. LOCATION 1 ​​ の下の ​​ Select Location に luma-mobileapp-abtest と入力します。 この場所名（mbox と呼ばれることが多い）は、アプリの実装で後で使用されます。

2. デフォルトコンテンツ ​ の横にある ![Chrevron down] を選択し、コンテキストメニューから JSON オファーを作成 を選択します。

3. 次の JSON を 有効な JSON オブジェクトを入力 にコピーします。

   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. 「+ エクスペリエンスを追加」を選択します。

   

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。

   

Targeting のステップでは、A/B テストの設定をレビューします。 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割り当てられます。 「次へ」をクリックして続行します。

目標と設定 手順で、次の操作を行います。

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

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

3. 目標指標/自分のプライマリ目標 タイルで コンバージョン、mbox を表示 を選択し、luma-mobileapp-abtest などの場所（mbox）名を入力します。

4. 保存して閉じる を選択します。

   

すべてのアクティビティ 画面に戻ります。

1. アクティビティで を選択します。
2. アクティベート を選択して、A/B テストをアクティベートします。

Xcode で、AEP Optimize がパッケージの依存関係にあるパッケージのリストに追加されていることを確認します。 Swift パッケージマネージャーを参照してください。

Xcode プロジェクトナビゲーターで Luma/Luma/AppDelegate に移動します。

AEPOptimize が読み込みのリストに含まれていることを確認します。

import AEPOptimize

Optimize.self が、登録している拡張機能の配列の一部であることを確認します。

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
]

Xcode プロジェクトナビゲーターで Luma/Luma/Utils/MobileSDK に移動します。 func updatePropositionAT(ecid: String, location: String) async 関数を検索します。 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：

• 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 を含む、XDM 辞書 xdmData ードを設定します。
• a/B テストを提示する場所の decisionScope 配列を定義します。

次に、関数は 2 つの API （Optimize.clearCachedPropositions と Optimize.updatePropositions）を呼び出します。 これらの関数は、キャッシュされた提案をすべてクリアし、このプロファイルの提案を更新します。 このコンテキストでの提案は、Target アクティビティ（A/B テスト）から選択され、A/B テストの作成で定義したエクスペリエンス（オファー）です。

Xcode プロジェクトナビゲーターで Luma/Luma/Views/Personalization/TargetOffersView に移動します。 func onPropositionsUpdateAT(location: String) async { 関数を見つけて、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 呼び出しです。この呼び出しは、次のような特徴があります。

• 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展開して、アプリで適切に表示できるようにします。
• トリガーは、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に送り返す、オファーの displayed() アクションを設定します。

TargetOffersView のまま、次のコードを .onFirstAppear 修飾子に追加します。 このコードにより、オファーを更新するためのコールバックが 1 回だけ登録されます。

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

TargetOffersView のまま、次のコードを .task 修飾子に追加します。 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、シミュレータまたは Xcode の物理デバイスでアプリを再構築して実行します。

「パーソナライゼーション」タブに移動します。

一番下までスクロールすると、A/B テストで定義した 2 つのオファーのいずれかが TARGET タイルに表示されます。

{width="300"}

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

左側のパネルで 設定 を選択し、{6 の下の レビューとシミュレーション の横にある「追加 を選択します。

「保存」を選択します。

左パネルで レビューとシミュレート を選択します。 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。

上部のバーで「リクエスト」を選択します。 Target リクエストが表示されます。

「シミュレート」タブと「イベントリスト タブを調べて、Target オファーの設定を確認する機能を探ることができます。