Audience Manager의 모델에 대한 몇 가지 캐치
유사 대상을 만들기 위해 apt 매개 변수/입력을 결정하는 방법을 알아봅니다.
설명 description
Audience Manager 모델을 찾는 횟수가 거의 없습니다.
해결 방법 resolution
- 유사 대상자는 어떻게 작동하며 그 이점은 무엇입니까?
https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=ko
- apt 매개 변수/입력을 확인하여 만드는 방법.
선택한 데이터 소스의 기본 모집단과 모집단 간에 상당한 트레이트 겹침이 있는 경우, 몇 천명의 사용자만 이 모델을 실행하기에 충분해야 합니다. 유사 모델링을 사용하면 더 정확한 결과를 생성하고 베이스라인이 커집니다.
- 특성 가중치는 무엇이며 어떻게 작동합니까?
트레이트 가중치 비율은 0%에서 100%까지 이어지는 백분율입니다. 100%에 가까운 트레이트는 기준 모집단의 대상자와 더 비슷하다는 의미입니다. TraitWeight 는 영향 또는 바람직함 순서로 새로 발견된 트레이트의 등급을 지정합니다.
- 고려할 수 있는 기본 트레이트/세그먼트의 최소 임계값 모집단은 무엇입니까?
위에 설명된 대로, 선택한 데이터 소스의 모집단과 기준 모집단 간에 중요한 트레이트 겹침이 있는 경우, 몇 천명의 사용자가 모델을 실행하기에 충분해야 합니다.
- 기본 트레이트에 대한 관련성을 높이고 줄이기 위해 데이터 원본을 선택하는 이유 및 방법
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.
- 제외할 트레이트와 기준에 따라 어떤 트레이트를 사용합니까?
- 모델 실행이 완료되면 다음 단계는 무엇입니까?
모델 실행이 완료되면 트레이트 및 세그먼트 작성을 시작할 수 있습니다.
- 모델 실행 후 데이터에서 다른 트레이트 및 세그먼트를 만들고 작동 및 사용에 대한 명확성을 제공합니다.
- 범위와 정확도 비교 절충
- 도달 범위와 범위를 늘려 최적의 정확도를 달성하는 방법
- 유사 항목 및 해당 범위에 대한 성공적인 생성/구현에 따라 달라지는 요소
포인트 10 및 11에 대한 https://experienceleague.adobe.com/docs/audience-manager/user-guide/features/algorithmic-models/look-alike-modeling/understanding-models.html?lang=ko 링크를 살펴보고 특정 질문/문제가 있으면 알려주십시오. 이러한 질문이 있는 모델은 당사가 도와드릴 것입니다.
- 모델이 몇 일/시간대에 실행되는지, 그리고 동일한 시간대에서 세그먼트를 만드는 최적의 시간은 어떻게 됩니까?
현재 최대 20개의 알고리즘 모델과 50개의 알고리즘 트레이트를 만들 수 있습니다. 이 모델은 알고리즘 트레이트 모집단을 새로 고침하면서 8일에 한 번 재교육합니다.