AI 작업 ai-features

• 여정 보기 - AI Assistant에서 직접 여정에 대한 인사이트 보기
• 여정 관리 - AI Assistant에서 직접 새 여정 만들기
• 세그먼트 보기 - 대상에 대한 통찰력을 보고 기존 대상을 검색합니다.
• 세그먼트 관리 - AI Assistant에서 직접 새 대상 만들기
• 여정 이벤트, 데이터 소스 및 작업 보기 - 만들기 기술이 여정 이벤트 및 사용자 지정 작업을 검색하는 데 필요합니다.

• 여정 폴아웃 분석 - 여정 중에 고객이 중단되는 위치와 이유를 식별하고, 이탈 패턴을 감지합니다.
• 대상 겹침 감지 - 여러 여정에 걸쳐 대상 겹침을 분석하여 피로가 과도하게 타기팅되지 않도록 합니다.
• 충돌 검색 예약 - 동일한 대상을 타깃팅하는 예약된 여정 간의 시간 충돌을 식별합니다.
• Operational Insights - “모든 라이브 여정 표시” 또는 "X개 이상의 여정에서 사용되는 대상"과 같은 프롬프트 기반 인사이트를 얻습니다.

• “[여정 이름] 여정에 대한 폴아웃 분석 수행”
• “[여정 이름] 여정에 대해 일정 충돌이 있습니까?”
• “여정 [여정 이름]에 대한 대상 겹침 충돌 표시”
• “5개 이상의 여정에서 사용되는 대상자는 무엇입니까?”

• 자연어 여정 만들기 - 원하는 여정을 설명하고 자동으로 만드십시오.
• 이벤트 및 대상 기반 시작 - 이벤트 트리거, 대상 기반, 비즈니스 이벤트 또는 대상 자격 여정 만들기
• 조건부 논리 - 고객 특성 또는 동작을 기반으로 분할 경로를 빌드합니다.
• 다중 채널 메시징 - 전자 메일, 푸시 및 SMS 동작 추가
• 예약 - 단계 사이의 시작 날짜 및 시간 구성

• “고객이 온라인으로 구매를 하고 감사 푸시 알림을 전송할 때 시작되는 여정을 만듭니다.”
• “20일 12시부터 2주 동안 3개의 이메일을 사용하여 일일 하이커 대상을 타깃팅하는 여정을 빌드합니다.”
• “사용자가 내 스토어 위치를 입력할 때 시작되고 유효한 이메일 주소가 있는지 여부에 따라 후속 작업을 수행하는 여정을 만듭니다.”

• 성능 분석 - 실험에서 발생한 내용을 명확하게 보기
• 인사이트 생성 - 결과가 발생한 이유에 대한 설명
• 기회 검색 - 수행할 다음 작업에 대한 지침
• 콘텐츠 분석 - 메시징 요소를 검사하여 특정 처리가 다른 처리보다 뛰어난 이유를 파악합니다.
• 권장 사항 생성 - 통찰력을 기반으로 새로운 처리 또는 조정을 제안합니다.

• “[Campaign Name]에 대해 실행 중인 실험은 무엇입니까?”
• “내 [Experiment Name]의 경우 어떤 처리가 선행됩니까?”
• “[실험 이름]에서 무엇을 배웠습니까?”
• “이 실험 후 다음에 무엇을 하기를 추천합니까?”
• “최근 테스트에서 나타나는 일반적인 패턴은 무엇입니까?”

• 실험 보기 - AI Assistant에서 실험에 대한 인사이트 보기
• 실험 메타데이터 관리 - AI Assistant에서 새 실험 만들기

참고: Journey Optimizer Experimentation Accelerator 라이선스에서 사용할 수 있습니다.

Adobe Journey Optimizer은 PQL 구문으로 표현된 의사 결정 규칙 및 등급 수식을 자동으로 분석하고 원래 논리를 유지하는 단순화를 제안할 수 있습니다. 단순화가 발견되면 규칙 또는 수식 옆에 빨간색 최적화 표시기가 표시되어 원본 표현식과 AI 제안 표현식의 병렬 비교를 열고 둘 다 동일하게 동작하는지 확인하기 위한 다운로드 가능한 분석을 사용합니다.

주요 기능

• 논리 보존 단순화 - AI가 시뮬레이션된 프로필에서 동일한 결과를 반환하는 더 짧은 식을 제안합니다.
• 유효성 검사 보고서 - 변경 내용을 적용하기 전에 각 시뮬레이션된 프로필을 두 버전에 대해 평가하는 방법을 보여 주는 분석(TSV)을 다운로드합니다.
• 한 번의 클릭으로 적용 - 최적화 창에서 바로 원본 PQL을 최적화된 버전으로 바꿉니다.

자격 요건

PQL 표현식이 2KB(UTF-8 인코딩)보다 큰 규칙과 등급 공식만 분석 대상으로 지정되며 더 작은 표현식은 분석되지 않습니다.

사용 권한

이 기능은 콘텐츠 생성​과 동일한 생성 AI 액세스 제어를 사용합니다. 사용자에게 AI 도우미 리소스에 대한 콘텐츠 생성 권한이 부여되어야 합니다. 콘텐츠 생성 액세스 자세히 알아보기

의사 결정 규칙 최적화 | 등급 수식 최적화

Experiment Accelerator​를 사용하면 AI 기반 인사이트 및 권장 사항을 통해 실험을 더 빠르게 실행하여 우수성이 검증된 콘텐츠 변형을 더 빨리 식별할 수 있습니다.

주요 기능:

• 자동으로 여러 콘텐츠 변형 생성
• 실험 설계를 위한 AI 추천 받기
• 성과 추세의 조기 지표 가져오기
• 통계적 중요성에 대한 시간 단축

Experiment Accelerator에 대해 자세히 알아보기

AI를 사용하여 개별 고객 행동 패턴을 기반으로 각 메시지를 전송할 최적의 시간을 예측하여 참여를 극대화합니다.

작동 방식

Send-Time Optimization은 내역 참여 데이터(열기 및 클릭 수)를 분석하여 각 고객이 메시지를 가장 많이 활용할 수 있는 시기를 예측합니다. 시스템은 지정된 기간 내에 자동으로 게재를 예약합니다.

사용 시기

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2
다음에 대한 우수 사례	권장되지 않음
마케팅 캠페인 및 뉴스레터	시간에 민감한 운영 메시지(주문 확인, 암호 재설정)
프로모션 메시지	긴급 알림(비행 지연, 긴급 경고)
교육 콘텐츠	특정 시간 요구 사항이 있는 이벤트 기반 메시지
참여 캠페인

전송 시간 최적화에 대해 자세히 알아보기

AI 기반 전환 기술을 사용하여 정적 이미지 디자인(JPEG, PNG)을 편집 가능한 HTML 이메일 템플릿으로 변환합니다.

HTML에 대한 이미지에 대해 자세히 알아보기

Adobe GenStudio for Performance Marketing과 통합하여 AI 기반 이메일 콘텐츠를 만들고 오케스트레이션을 위해 Journey Optimizer으로 템플릿을 가져옵니다. Journey Optimizer 템플릿을 GenStudio으로 내보내고 AI로 변형을 생성한 다음 다시 배포용으로 가져올 수 있습니다. (제한적 사용 가능, 이메일 채널만 해당)

GenStudio에 대해 자세히 알아보기

톤, 음성 및 메시지 일관성을 측정하는 AI 기반 점수를 사용하여 콘텐츠가 브랜드 지침에 얼마나 잘 부합하는지 평가합니다.

브랜드 정렬에 대해 자세히 알아보기

의사 결정을 위한 AI 모델

의사 결정을 위한 AI 모델 ai-decisioning

전환율 (전환율 ÷ 노출 횟수)별로 오퍼의 등급을 매겨 각 고객에게 전환 가능성이 가장 높은 오퍼를 자동으로 표시하는 지능형 등급 모델을 만듭니다.

모델 유형

• 자동 최적화 - 개인화되지 않은 오퍼의 전반적인 성능을 학습하여 시간에 따른 전환을 자동으로 개선합니다. 모델이 대략 6시간마다 재교육을 하기 때문에 오퍼가 자주 바뀔 때 적합합니다.
• 개인화된 최적화 - 고객 프로필 특성, 동작 및 대상 멤버십을 사용하여 각 개인에게 가장 적합한 오퍼를 예측합니다. 전체 우승자가 아닌 고객별로 다른 순위가 필요한 경우 선택하십시오.

요구 사항

최소 데이터 요구 사항은 모델 유형별로 다릅니다.

• 자동 최적화 - 지난 14일 내에 각각 100개 이상의 디스플레이 이벤트와 5개 이상의 클릭 이벤트가 있는 오퍼가 2개 이상 있습니다. 이 임계값 아래의 오퍼는 탐색 트래픽을 통해서만 제공되는 새로운 오퍼로 처리됩니다.
• 개인화된 최적화 - 연속 30일 기간을 사용합니다. Adobe에서는 매주 오퍼당 최소 1,000개의 노출 횟수와 100개의 전환 이벤트를 권장합니다. 기본적으로 1,000개 이하의 노출 횟수나 50개의 전환 횟수의 오퍼는 이러한 오퍼에 대한 교육을 받지 못합니다. 최대 5개의 대상을 선택하여 단일 모델을 교육할 수 있습니다.

의사 결정을 위한 AI 모델에 대해 자세히 알아보기 | AI 등급 모델 만들기

AI Knowledge Reference

This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.

For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

• TL;DR: This page is an overview of the AI and machine learning features across Journey Optimizer, including CX Coworker, AI Assistant, AI agents, AI-powered content generation, integrations and tools, Send-Time Optimization, AI decisioning, and content experimentation.

Intents:

• Understand what CX Coworker is, how it relates to AI Assistant, and which skills it provides for journeys, loyalty, and content management
• Understand what AI Assistant can do and how to access it
• Learn which AI agents are available and what permissions each requires
• Generate content and message variations with AI across supported channels
• Predict the best send time per customer with Send-Time Optimization
• Rank and personalize offers with AI decisioning models
• Optimize Decisioning rules and ranking formulas with AI-suggested simplifications

Glossary:

• CX Coworker: Adobe’s conversational experience that integrates with business applications, automating customer experience and marketing workflows across Adobe applications; you describe a business goal in natural language and Coworker plans, executes, and validates the work (product-specific)
• Journey Create (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that builds journeys with natural language prompts (product-specific)
• Channel Content Create (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that generates channel-specific message copy and designs (product-specific)
• Journey Analyze (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that diagnoses journey drop-offs, scheduling overlaps, and execution anomalies (product-specific)
• Loyalty Challenge Management (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for loyalty that creates and configures loyalty challenges (product-specific)
• Loyalty Insights (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for loyalty that queries loyalty points, tier distributions, and revenue metrics (product-specific)
• AI Assistant: The conversational guide to Journey Optimizer that answers product-knowledge questions and, in Beta, surfaces operational insights about journeys (product-specific)
• Journey Agent: An AI agent offering two skills in AI Assistant, Analyze and Create, for optimizing or building journeys from natural language (product-specific)
• Experimentation Agent: An AI agent that analyzes and manages digital experiments across websites, emails, push messages, and applications (product-specific)
• Generate Content: AI-powered content generation for subject lines, body text, images, and message variations (product-specific)
• Auto-optimization: A ranking model type that learns from overall, non-personalized offer performance and retrains roughly every 6 hours (product-specific)
• Personalized optimization: A ranking model type that uses customer profile attributes, behavior, and audience membership to predict the best offer per individual (product-specific)
• Send-Time Optimization: An AI capability that predicts the optimal send time per customer from historical engagement data (product-specific)
• Journey Optimizer MCP server: A capability that connects Journey Optimizer to MCP-compatible AI applications for plain-language queries; all operations are currently read-only (product-specific)

Guardrails:

• Content Management (CX Coworker) is powered by 15 read/write MCP tools.
• AI Assistant requires agreement to the Adobe Experience Cloud Generative AI User Guidelines before use.
• Operational Insights are in Beta, are currently only available for Journeys, and reflect data from your current sandbox.
• Send-Time Optimization is only available for Email and Push actions in journeys; your organization needs at least 30 days of history using those actions before enabling it.
• AI Content Generation is only available for the Email, Push, Web, and SMS channels.
• Brand asset uploads support PDFs, images, or ZIP files (max 50 MB) (hard limit).
• Custom templates support up to 8-10 images.
• Auto-optimization requires at least 2 offers with 100+ display events and 5+ click events each within the last 14 days; offers below this threshold are treated as new and only served through exploration traffic.
• Personalized optimization uses a rolling 30-day window; Adobe recommends at least 1,000 impressions and 100 conversion events per offer per week (recommended); by default, offers with fewer than 1,000 impressions or 50 conversions do not get a model trained for them.
• Up to 5 audiences can be selected to train a single personalized optimization model.
• AI-powered rule and formula optimization analyzes only rules and ranking formulas whose PQL expression is larger than 2 KB (UTF-8 encoded); smaller expressions are not analyzed.
• AI-powered rule and formula optimization requires the Generate Content permission on the AI Assistant resource.
• The Journey Optimizer MCP server currently supports read-only operations only.
• GenStudio for performance marketing integration is in Limited availability and email channel only.
• The Experimentation Agent is available with the Journey Optimizer Experimentation Accelerator license and requires View Experiments and Manage Experiment Metadata permissions.

Terminology:

• Canonical name: Send-Time Optimization — Acronym: n/a — variants: send-time optimization
• Synonyms: “Generate Content” = “AI content generation”
• Do not confuse: “Auto-optimization” (learns from overall, non-personalized performance) ≠ “Personalized optimization” (predicts the best offer per individual)
• Do not confuse: “Journey Analyze skill” (optimize existing journeys) ≠ “Journey Create skill” (build new journeys from prompts)
• Do not confuse: “AI Assistant” (conversational guide) ≠ “AI Agents” (specialized agents for deep analysis and recommendations)
• Do not confuse: “Journey Analyze skill” and “Journey Create skill” (AI Assistant’s Journey Agent skills) ≠ “Journey Analyze (CX Coworker skill)” and “Journey Create (CX Coworker skill)” — the page names these separately: the Journey Agent skills operate within AI Assistant, while Journey Analyze and Journey Create are CX Coworker skills for the Journeys capability.
• Do not confuse: “CX Coworker” (Adobe’s evolution of AI Assistant, described in the CX Coworker section) ≠ “AI Assistant” (the conversational guide it is succeeding)

FAQ:

• Q: How does CX Coworker relate to AI Assistant? — CX Coworker is Adobe’s evolution of the AI Assistant conversational experience; organizations are being transitioned from AI Assistant to CX Coworker on a rolling basis, and some organizations may retain access to AI Assistant until they are enabled for CX Coworker.
• Q: What permissions do I need for AI features? — Generate Content requires the Generate Content permission; AI Assistant product knowledge requires agreement to the Adobe Generative AI User Guidelines; each agent requires its listed View/Manage permissions.
• Q: Is AI-generated content always accurate? — No; always review AI-generated content for accuracy and brand appropriateness, and use the thumbs up/down feedback tools.
• Q: Which channels support AI Content Generation? — Only the Email, Push, Web, and SMS channels.
• Q: What are the requirements for AI ranking models? — They differ by model type; Auto-optimization and Personalized optimization have distinct minimum interaction-data thresholds described in Requirements.
• Q: How do I get access to these features? — Most AI features are included with Journey Optimizer; some capabilities such as Send-Time Optimization or AI Agents may require enablement by Adobe, so contact your Adobe representative.