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自動ターゲットの概要

自動ターゲット アクティビティ Adobe Target 高度な機械学習を利用して、マーケティング担当者が定義したパフォーマンスの高い複数のエクスペリエンスから選択し、コンテンツをパーソナライズしてコンバージョンを促進します。 自動ターゲットは、個々の顧客プロファイルや同様のプロファイルを持つ過去の訪問者の行動に基づいて、各訪問者に合わせた最適なエクスペリエンスを提供します。

自動ターゲットを使用した実際のユーザー事例 success

ある大手衣料品店は最近、製品カテゴリベースの 10 とおりのエクスペリエンス（およびランダムコントロール）を備えた自動ターゲットアクティビティを使用して、各訪問者に適切なコンテンツを配信しました。「買い物かごに追加」が主要な最適化指標として選択されました。ターゲットエクスペリエンスの平均上昇率は 29.09％でした。自動ターゲットモデルを構築した後、アクティビティを、90％パーソナライズされたエクスペリエンスに設定しました。

わずか 10 日で、1,700,000 ドル以上の上昇率を達成しました。

さらに読み進めれば、自動ターゲットを使用して組織の上昇率と売上高を向上させる方法を習得できます。

概要 section_972257739A2648AFA7E7556B693079C9

While A/B アクティビティの作成 3 ステップのガイドによるワークフローを使用して、 パーソナライズされたエクスペリエンスの自動ターゲット オプションを ターゲット設定 ページ（手順 2）の説明です。

A/B アクティビティフロー内で自動ターゲットオプションを使用すると、機械学習を活用して、マーケターが定義した一連のエクスペリエンスを基にクリック 1 回でパーソナライズできます。自動ターゲットは、表示するエクスペリエンスを訪問者ごとに決定することで、従来の A/B テストや自動配分と比較して、最大限の最適化を実現するように設計されています。目的が 1 つの勝者を見つけることである A/B アクティビティとは異なり、 自動ターゲット は、特定の訪問者に最適なエクスペリエンスを自動的に決定します。 最高のエクスペリエンスは、訪問者のプロファイルやその他のコンテキスト情報に基づいて、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

Automated Personalization と同様に、自動ターゲットでは、有力なデータサイエンスアンサンブル手法であるランダムフォレストアルゴリズムを使用して、訪問者に表示する最適なエクスペリエンスを決定します。理由： 自動ターゲット は、訪問者の行動の変化に対応できるので、恒久的に実行して上昇率を高めることができます。 このメソッドは、「常時稼動」モードとも呼ばれます。

特定の訪問者のエクスペリエンス配分が定着であるA/Bアクティビティとは異なり、 自動ターゲット は、各訪問で指定したビジネス目標を最適化します。Auto Personalization と同様に 自動ターゲット でも、上昇率を計測するために、デフォルトではアクティビティのトラフィックの一部がコントロールグループに配分されます。コントロールグループの訪問者には、アクティビティのランダムエクスペリエンスが配信されます。

注意点

自動ターゲットを使用する際に留意すべき重要な注意事項は、次のとおりです。

用語 section_A309B7E0B258467789A5CACDC1D923F3

自動ターゲットを説明する際には、次の用語が役立ちます。

自動ターゲットの仕組み section_77240E2DEB7D4CD89F52BE0A85E20136

以下のリンクにある、自動ターゲットとAutomated Personalizationのデータおよびアルゴリズムについての詳細をご覧ください。

トラフィック配分の決定 section_AB3656F71D2D4C67A55A24B38092958F

アクティビティの目標に合わせて、様々な方法でコントロールとパーソナライズされたエクスペリエンスにトラフィックを配分できます。アクティビティをライブにする前に、アクティビティの目標を決めておくことをお勧めします。

カスタム配分ドロップダウンリストで、以下のオプションを選択できます。

コントロールの割合を調整するには、配分列のアイコンをクリックします。コントロールグループの割合を 10％未満にすることはできません。

特定のエクスペリエンスを選択してコントロールとして使用したり、ランダムエクスペリエンスオプションを使用したりできます。

Automated Personalization よりも自動ターゲットを選択した方がよいのは、どのような場合ですか？ section_BBC4871C87944DD7A8B925811A30C633

Automated Personalization よりも自動ターゲットを使用した方がよいシナリオがいくつかあります。

自動ターゲットと Automated Personalization の共通点 section_2A601F482F9A44E38D4B694668711319

訪問ごとに好ましい結果を得るためにアルゴリズムが最適化されます。

訪問者の行動の変化にアルゴリズムが対応します。

単一の目標指標に合わせて、アルゴリズムが絶えず最適化されます。

Target では、訪問者に関する情報を自動的に収集して、パーソナライゼーションモデルを構築します。

Target では、Adobe Experience Cloud のすべての共有オーディエンスを自動的に使用して、パーソナライゼーションモデルを構築します。

マーケターは、オフラインデータや傾向スコアなどのカスタムデータをアップロードして、パーソナライゼーションモデルを構築することができます。

自動ターゲットと Automated Personalization の相違点 section_BA4D83BE40F14A96BE7CBC7C7CF2A8FB

多くの場合、パーソナライズされたモデルの構築に必要なトラフィックは、自動ターゲットの方が Automated Personalization よりも少なくなります。

モデルの構築に必要な​ エクスペリエンスごと ​のトラフィック量は、自動ターゲットでも Automated Personalization でも同じですが、エクスペリエンスの数は、通常、自動ターゲットアクティビティよりも Automated Personalization アクティビティの方が多くなります。

例えば、2 つの場所で場所ごとに 2 つのオファーを作成した Automated Personalization アクティビティがあるとすると、このアクティビティには合計 4 つ（2 x 2 = 4）のエクスペリエンスが含まれます（除外なし）。自動ターゲット を使用して、エクスペリエンス1を場所1にオファー1および場所2にオファー2を含め、エクスペリエンス2を場所1にオファー1および場所2にオファー2を含めた設定をします。自動ターゲットで は、1つのエクスペリエンス内で複数の変更をおこなうことができるので、アクティビティ内のエクスペリエンスの合計数を減らすことができます。

自動ターゲット の場合、シンプルなサムのルールを使用してトラフィック要件を把握できます。

自動ターゲットには、本格的なセットアップ機能があります。

自動ターゲットは、広範なオンラインテストフレームワークを提供します。

レポートと自動ターゲット section_42EE7F5E65E84F89A872FE9921917F76

詳しくは、レポートと自動ターゲットを参照してください。

トレーニングビデオ: 自動ターゲットアクティビティについて

このビデオでは 、自動ターゲット A/Bアクティビティを設定する方法について説明します。

このトレーニングでは、以下の内容について学習します。