유사 모델링 FAQ

개요

이 문서에서는 Look-Alike Modeling에 대해 가장 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공합니다.

질문

왜 고정된 Accuracy & Reach 그래프를 얻는 것입니까?

플랫 Accuracy & Reach 그래프는 거의 모든 사용자가 모델에서 동일한 점수를 받았음을 의미합니다. 이 문제는 모델을 실행한 데이터 소스에 사이트 방문자 트레이트를 포함할 때 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 Exclusions 필드를 사용하여 모델 만들기 단계 동안 모델 입력에서 일반 트레이트를 제거하십시오.

가장 영향력 있는 트레이트 중 일부에 매우 적은 수의 대상이 있는 이유는 무엇입니까?

알고리즘에서는 기준선 트레이트와 상관 관계가 높은 트레이트를 선택합니다. 예를 들어, 주어진 트레이트가 기준선 트레이트와 100% 겹치면 해당 트레이트의 사용자 수가 적더라도 가중치가 매우 높습니다.

내 모델이 실행/다시 실행되지 않는 이유는 무엇입니까?

결과가 생성된 모델은 하나 이상의 활성 알고리즘 트레이트를 생성하고 활성 세그먼트와 대상에 매핑한 경우에만 계속 실행됩니다.

내 모델이 결과를 내지 못한 이유는 무엇입니까?

이는 일반적으로 기준 모집단과 선택한 데이터 소스의 모집단 간에 상당한 트레이트 겹침이 없기 때문에 발생합니다.

기준 트레이트 또는 세그먼트 크기에 대한 권장 사항이 있습니까?

선택한 데이터 소스의 기본 모집단과 모집단 간에 상당한 트레이트 겹침이 있는 경우, 몇 천명의 사용자만 이 모델을 실행하기에 충분해야 합니다. Look-Alike Modeling은(는) 더 정확한 결과를 생성합니다. 기준선은 더 커집니다.

모델에 대해 어떤 타사 데이터 원본을 선택해야 합니까?

기준 트레이트/세그먼트와 적어도 일부가 겹치지만 동시에 추가 사용자를 가져오는 데이터 소스를 사용하십시오. 각 데이터 피드와 관련된 비용도 고려해야 합니다. 비용 및 가격 모델은 Audience Marketplace의 데이터 공급자에 따라 다릅니다.

모델링에 타사 데이터를 사용하는 데 비용이 듭니까?

선택한 데이터 피드의 가격 모델에 따라 다릅니다. 일부 피드는 비용 없이 모델링을 허용하는 반면 다른 피드는 수수료를 부과합니다. 자세한 내용은 데이터 피드 구매자에 대한 청구를 참조하십시오.

모델/특성을 만들 수 있습니까?

현재 최대 20개의 알고리즘 모델과 50개의 알고리즘 트레이트를 만들 수 있습니다.

모델 교육 및 알고리즘 트레이트 모집단의 새로 고침 빈도는 얼마입니까?

이 모델은 알고리즘 트레이트 모집단을 새로 고침하면서 8일에 한 번 재교육합니다.