알고리즘 모델 개요

알고리즘 모델링이란?

Audience Manager의 알고리즘 모델링은 데이터 과학을 사용하여 기존 대상을 확장하거나 개인으로 분류하는 것을 의미합니다.

이 작업은 두 가지 유형의 알고리즘(Look-Alike Modeling 및 Predictive Audiences)을 통해 수행됩니다.

유사 잠재고객 모델링

Look-Alike Modeling은(는) 자동화된 데이터 분석을 통해 새롭고 고유한 대상을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스는 트레이트 또는 세그먼트, 시간 간격, 퍼스트 파티 데이터 소스 및 타사 데이터 소스를 선택하면 시작됩니다. 선택 항목은 알고리즘 모델에 대한 입력을 제공합니다. Analytics 프로세스가 실행되면 선택한 모집단의 공유 특성을 기반으로 적합한 사용자를 찾습니다.

완료 시 이 데이터는 트레이트 빌더에서 사용할 수 있습니다. 여기서 정확도 및 도달을(를) 기준으로 트레이트를 만들 수 있습니다. 또한 알고리즘 트레이트와 규칙 기반 트레이트를 결합하는 세그먼트를 작성하고 부울 표현식 및 비교 연산자를 사용하여 다른 자격 요구 사항을 추가할 수 있습니다.

Look-Alike Modeling은(는) 사용 가능한 모든 트레이트 데이터에서 값을 추출하는 동적 방법을 제공합니다.

Look-Alike Modeling에 대한 자세한 내용은 유사 모델링 이해를 참조하십시오.

Predictive Audiences

Predictive Audiences을(를) 사용하면 알 수 없는 대상을 고급 데이터 과학 기술을 사용하여 실시간으로 개별 성향으로 분류할 수 있습니다.

마케팅 컨텍스트에서 성향은 인구 통계, 탐색 습관, 쇼핑 내역 등과 같은 특정 트레이트 집합을 공유하는 방문자, 사용자 또는 잠재적 구매자로 정의되는 대상 세그먼트입니다.

Predictive Audiences 모델은 Audience Manager의 머신 러닝 기능을 사용하여 알 수 없는 대상을 개별 성향으로 자동으로 분류하여 이 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. Audience Manager은 알려진 대상 세트에 대해 알 수 없는 대상의 성향을 계산하여 이를 달성합니다.

Predictive Audiences에 대한 자세한 내용은 Predictive Audiences 개요를 참조하세요.