Adobe Target の仕組み

JavaScript ライブラリ（Adobe Experience Platform Web SDK と mbox.js）に関する情報を含む Adobe Target の仕組みを説明します。この記事では、Target を使用して作成できる様々なアクティビティタイプについても紹介します。また、Target エッジネットワーク、検索エンジン最適化（SEO）、および Target によるボットの検出方法についても説明します。

Adobe Target JavaScript ライブラリ libraries

Experience Platform Web SDK または JavaScript ライブラリを使用して、Target を web サイトに統合することが可能です。

サイトの各ページの Experience Platform Web SDK または at.js を参照します。例えば、グローバルヘッダーにこれらのライブラリのいずれかを追加できます。または、Adobe Experience Platform のタグを使用して Target を実装することを検討してください。

次のリソースには、Experience Platform Web SDK または at.js の実装に役立つ詳細情報が含まれています。

訪問者が Target 用に最適化されたページをリクエストするたびに、リクエストがターゲティングシステムに送信されます。このリクエストは、その訪問者に提供するコンテンツを決定するのに役立ちます。このプロセスはリアルタイムで発生します。ページが読み込まれるたびに、コンテンツへのリクエストが作成され、システムで処理されます。コンテンツは、マーケターが制御するアクティビティおよびエクスペリエンスのルールによって管理され、個々のサイト訪問者がターゲットになります。各サイト訪問者が最も反応する、インタラクションを行う、または最終的に購入する可能性が最も高いコンテンツが提供されます。コンテンツをパーソナライズすることで、応答率、獲得率および売上高を最大化できます。

Target では、ページ上の各要素は、ページ全体に広がる単一のエクスペリエンスの一部です。各エクスペリエンスでは、ページ上に複数の要素を含めることができます。

訪問者に表示されるコンテンツは、作成するアクティビティタイプによって異なります。

A/B Test

基本的な A/B テストで表示されるコンテンツは、アクティビティに割り当てたエクスペリエンスからランダムに選択されます。各エクスペリエンスにトラフィック配分の割合を割り当てることができます。このランダムなトラフィック分割の結果、トラフィックの割合が均等化するまでの初期のトラフィック量が多くなる場合があります。例えば、2 つのエクスペリエンスを作成した場合、最初のエクスペリエンスはランダムに選択されます。トラフィック量がほとんどない場合は、訪問者の割合が一方のエクスペリエンスに偏っている可能性があります。トラフィックが増えるにしたがって、割合は等しくなります。

エクスペリエンスごとに割合のターゲットを指定できます。この場合、乱数が生成され、その乱数を使用して、表示するエクスペリエンスが選択されます。結果の割合が指定したターゲットと完全に一致しないこともありますが、トラフィックが多いほど、エクスペリエンスがターゲットに近い割合で分割されます。

詳細については、「A/B テストの作成」を参照してください。

Auto-Allocate

Auto-Allocate は、2 つ以上のエクスペリエンスのうちの勝者を識別します。 Auto-Allocate は、より多くのトラフィックを勝者エクスペリエンスに自動的に再割り当てするので、テストの実行と学習を継続しながらコンバージョンを増やすのに役立ちます。

詳細は、Auto-Allocate を参照してください。

Auto-Target （時）

Auto-Target では、高度な機械学習を使用して、マーケターが定義した、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ます。 Auto-Target は、各訪問者に最適なエクスペリエンスを提供します。 エクスペリエンスの配信は、個々の顧客プロファイルと、類似のプロファイルを持つ以前の訪問者の行動に基づきます。Auto-Target を使用してコンテンツをパーソナライズし、コンバージョンを促進します。

詳細については、自動ターゲットを参照してください。

Automated Personalization （AP）

Automated Personalization （AP）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各訪問者にマッチするオファーの各種バリエーションを判断します。 個別の顧客プロファイルを基準とするエクスペリエンスの配信により、コンテンツをパーソナライズして販売を促進することが可能です。

詳しくは、Automated Personalizationを参照してください。

Experience Targeting （XT）

Experience Targeting （XT）では、マーケターが定義した一連のルールや条件を基にして、特定のオーディエンスにコンテンツを配信します。

ジオターゲティングを含む Experience Targeting は、特定のオーディエンスに特定のエクスペリエンスまたはコンテンツをターゲット設定するルールを定義する際に有効です。 アクティビティで複数のルールを定義して、様々なオーディエンスに異なるコンテンツのバリエーションを提供します。訪問者がサイトを表示すると、Experience Targeting （XT）は、その訪問者を評価して、設定した条件を満たしているかどうかを判断します。 条件に一致した場合、その訪問者は該当アクティビティの対象となり、条件が一致したオーディエンス用に設計されたエクスペリエンスが表示されます。単一のアクティビティ内で、複数のオーディエンスに対してエクスペリエンスを作成できます。

詳しくは、エクスペリエンスのターゲット設定を参照してください。

Multivariate Test （MVT）

Multivariate Testing （MVT）はページ上の要素のオファーの組み合わせを比較し、特定のオーディエンスに対して最も効果が高い組み合わせを特定します。 MVT は、アクティビティの成功に最も影響を与える要素を特定するのに役立ちます。

詳しくは、多変量分析テストを参照してください。

Recommendations

Recommendations のアクティビティは、以前のユーザーアクティビティまたはその他のアルゴリズムを基にして、顧客が興味を持つ可能性のある製品またはコンテンツを自動的に表示します。 Recommendations を使うと、顧客が知らなかったであろう関連商品を紹介するのに役立ちます。

詳細については、Recommendations を参照してください。

エッジネットワーク concept_0AE2ED8E9DE64288A8B30FCBF1040934

「エッジ」は、コンテンツをリクエストするエンドユーザーが世界中のどこにいても、最適な応答時間を確保できる、地理的に分散された配信アーキテクチャです。

応答時間を改善するために、Target Edge はアクティビティロジック、キャッシュされたプロファイル、およびオファー情報のみをホストします。

アクティビティおよびコンテンツのデータベース、Analytics データ、API およびマーケター向けのユーザーインターフェイスは、アドビの中央クラスターに格納されます。その後、最新情報が Target Edge に送信されます。中央クラスターとエッジクラスターは自動的に同期され、キャッシュされたアクティビティデータが継続的に更新されます。また、1:1 モデリングがすべて各エッジに保存されるので、複雑なリクエストもエッジ上で処理できます。

各エッジクラスターには、訪問者のコンテンツリクエストに応答し、そのリクエストに関する分析データを追跡するために必要な情報がすべて格納されます。訪問者のリクエストは、最寄りのエッジクラスターに転送されます。

詳しくは、『Adobe Target セキュリティの概要』ホワイトペーパーを参照してください。

Target ソリューションは、世界中のアドビが所有するデータセンターおよびアドビがリース契約を結んでいるデータセンターでホストされています。

管理サーバー拠点には、データ収集センターとデータ処理センターの両方が設置されています。エッジクラスター拠点には、データ収集センターのみが設置されています。個々のレポートスイートは特定のデータ処理センターに割り当てられています。

顧客サイトのアクティビティデータは、最も近い 7 か所のエッジクラスターによって収集されます。このデータは、顧客が事前に決定した中央クラスター（オレゴン、ダブリン、シンガポールのいずれか）に送られ、処理されます。訪問者プロファイルデータは、サイト訪問者に最も近いエッジクラスターに保存されます。エッジクラスター拠点には、中央クラスター拠点と、バージニア、ムンバイ、シドニー、東京が含まれます。

1 か所ですべてのターゲティングリクエストに応答するのではなく、訪問者に最も近いエッジクラスターでリクエストを処理します。このプロセスにより、ネットワークやインターネットでの通信時間の影響を緩和できます。

Target 中央クラスターは、以下を含む、Amazon ウェブサービス（AWS）でホストされています。

AWS でホストされる Target のエッジクラスターには、以下が含まれます。

Target Recommendations サービスはオレゴンの Adobe データセンターでホストされています。

必要に応じて、Target のエッジクラスターを許可リストに追加できます。詳しくは、Target のエッジノードを許可リストに加えるを参照してください。

ユーザーエクスペリエンスの保護 concept_40A5E781D90A41E4955F80EA9E5F8F96

Adobe は、ターゲット設定インフラストラクチャの可用性とパフォーマンスの可能な限りの安定を確保しています。ただし、訪問者のブラウザーと Adobe サーバー間の通信が切断されると、コンテンツ配信が中断される可能性があります。

サービスの中断や接続の問題を防ぐために、すべての場所は、デフォルトコンテンツ（クライアントが定義）を含めるように設定されています。このデフォルトコンテンツは、ユーザーのブラウザーが Target に接続できない場合に表示されます。

ユーザーのブラウザーが、定義されたタイムアウト時間（デフォルトは 15 秒）以内に接続できない場合は、ページは変更されません。このタイムアウトのしきい値に達した場合、デフォルトの場所のコンテンツが表示されます。

Adobe は、パフォーマンスを最適化し、安全性を保つことで、ユーザーエクスペリエンスを保護します。

検索エンジン最適化（SEO）対応テスト concept_C0C865663CAB4251B66A1F250FD25E6A

Adobe Target はテストのための検索エンジンガイドラインに従っています。

Google はユーザーに対し、テストを推奨しています。Googleはドキュメントの中で、A/B テストおよび Multivariate Testing テストが、特定のガイドラインに従っていれば、オーガニック検索エンジンのランキングは損なわれないと述べています。

詳しくは、次の Google のリソースを参照してください。

ガイドラインはGoogle ウェブマスター向け公式ブログの投稿として公表されています。この投稿は 2012 年のものですが、この問題に関する Google からの最新の発言であり、ガイドラインは現在でも通用します。

Google によると、これらのガイドラインに従えば、「テストがサイトの検索結果に及ぼす影響はほとんどあるいはまったくない。」とのことです。

これらのガイドラインに加えて、Google はまた、Content Experiments ツールのドキュメンテーションでもう 1 つのガイドラインを提供しています。

Google は例として、「ユーザーに表示される組み合わせに関連しないキーワードでサイトの元来のページが読み込まれる場合、そのサイトを Google のインデックスから外すことがあります」と記述しています。

テストのバリエーション内 Adobe 意図せず元のコンテンツの意味を変更するのは難しいと感じています。 Adobe だし、ページのキーワードテーマに注意して、それらのテーマを維持することをお勧めします。 ページ内容を変更、特に関連のあるキーワードを追加したり削除したりすると、オーガニック検索でのその URL のランキングが変わってしまう場合があります。Adobe では、テストプロセスの一環として、SEO パートナーに協力を仰ぐことをお勧めします。

ボット bots

Adobe Target は、DeviceAtlas 指標「isRobot」を使用し、リクエストヘッダーで渡されたユーザーエージェント文字列に基づいて既知のボットを検出します。

ボットによって生成されたと識別されたトラフィックには、引き続きコンテンツが提供されます。ボットは通常のユーザーと同様に扱われ、Target が SEO ガイドラインに従っていることを確認します。ボットトラフィックの使用は、通常のユーザーのように扱われると、A/B テストやパーソナライゼーションアルゴリズムをゆがめる可能性があります。したがって、Target アクティビティで既知のボットが検出されると、そのトラフィックの処理はわずかに異なります。ボットトラフィックを削除することで、ユーザーアクティビティをより正確に測定できます。

特に、既知のボットトラフィックの場合、Target は以下をおこないません。

既知のボットトラフィックに Analytics for Target （A4T）を使用する場合、Target は次を実行しません。

既知のボットトラフィックに client_side ログを使用する場合は、Target は次を返しません。