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Automated Personalization （AP）

Adobe Target の Automated Personalization （AP）アクティビティは、オファーやメッセージを組み合わせ、高度な機械学習を使用して、個々の顧客プロファイルに基づいて各訪問者に異なるオファーのバリエーションを照合し、コンテンツをパーソナライズして上昇率を高めます。

Auto-Target と同様、Automated Personalization は主要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主なパーソナライゼーションアルゴリズムとして使用して、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。 テストの発見フェーズでは Automated Personalization が役立つ場合があります。 また、多様な訪問者をターゲット設定する際に、機械学習で最も効果的なコンテンツを決定する場合にも便利です。時間の経過とともに、アルゴリズムは最も効果的なコンテンツを予測し、目標を達成する可能性が最も高いコンテンツを表示できるようになります。

Auto-Target との違いについて詳 Automated Personalization くは、 自動ターゲットを参照してください。

マーケターは、サイトに 1 つのファイルを実装します。このファイルを使用すれば、任意のコンテンツを指定してクリックし、Visual Experience Composer （VEC）を使用してその領域の追加のコンテンツオプションを視覚的に作成して選択できます。 その後は、アルゴリズムが各訪問者に関して持っているすべての行動データに基づいて、コンテンツのどの要素を配信するかをそれぞれのケースで自動的に判断し、パーソナライズしたエクスペリエンスを提供します。Automated Personalization れは訪問者行動の変更に適応できるので、設定された終了日なしで実行して、進行中の上昇率とパーソナライゼーションを提供できます。 このモードは、「常時稼動」と呼ばれることもあります。 テストを実行し、結果を分析し、それを踏まえて推奨結果を配信するという、標準的な A/B アクティビティの結果を実装する標準的な演算順序を踏まなくても、最適化による改善を具現化できます。

Automated Personalization について説明する際には、次の用語が役立ちます。

Automated Personalization を使用する際は、次の詳細を考慮してください。

Automated Personalization は、ランダムフォレストアルゴリズムを使用してパーソナライズします

ランダムフォレストは、最先端の機械学習アプローチです。 データサイエンスの用語では、訪問者および訪問の属性に基づいて多くのデシジョンツリーを構築することで機能する、アンサンブル分類または回帰手法です。 Target 内では、ランダムフォレストを使用して、各特定の訪問者について、コンバージョンの可能性が最も高い（または訪問あたりの売上高が最も高い）エクスペリエンスを判断します。 例えば、Chromeを使用する訪問者はゴールドロイヤルティメンバーで、火曜日にサイトにアクセスした場合は、エクスペリエンス A でコンバージョンされる可能性が高くなります。ニューヨークの訪問者は、エクスペリエンス B でコンバージョンされる可能性が高くなります。Target のランダムフォレストについて詳しくは、 ランダムフォレストアルゴリズムを参照してください。

パーソナライゼーションモデルは、訪問ごとに最適化されます

パーソナライゼーションモデルは、訪問者の行動の変化に適応します

モデルは、1 つの目標指標を継続的に最適化します

Target 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、すべての共有オーディエンス Adobe Experience Cloud 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、傾向スコア、その他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できます

CRM 情報や顧客チャーンの傾向スコアなどのオフラインデータは、パーソナライゼーションモデルを構築する際に非常に役立つ可能性があります。 Automated Personalization （AP）および Auto-Target のパーソナライゼーションアルゴリズムでデータを入力する方法はいくつかあります。

Automated Personalization および Auto-Target パーソナライゼーションアルゴリズムによって自動的に収集および使用されるデータについて詳しくは、Automated Personalizationのデータ収集を参照してください。

トレーニングビデオ：アクティビティのタイプ

このビデオでは、Target で利用できるアクティビティのタイプについて説明しています。Automated Personalization の説明は 5:55 から始まります。