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성공에 필요한 트래픽 예측
다음 Adobe Target 트래픽 견적 도구 에 대한 트래픽이 충분한지 여부를 알 수 있도록 해주는 피드백을 제공합니다. Automated Personalization (AP) 활동이 성공합니다.
이유 Automated Personalization 활동은 여러 오퍼 조합을 사용하므로 의미 있는 결과를 제공하는 데 필요한 트래픽의 양을 파악하는 것이 중요합니다. 다음 트래픽 견적 도구 은 페이지 및 테스트되는 경험 수에 대한 통계를 사용하여 활동을 성공적으로 수행하는 데 필요한 트래픽 양과 테스트 기간을 예측합니다.
다음 트래픽 견적 도구 은 예상 페이지 노출 횟수와 해당 페이지에 대한 일반적인 전환율을 비교하여 개인화된 모델을 생성하기에 트래픽이 충분한지 여부를 결정합니다. 이상적으로는 활동이 성공하려면 올바른 샘플 크기를 사용되어 개인화된 콘텐츠가 활동 지속 기간의 50% 또는 14일 중에서 더 짧은 기간 안에 준비될 수 있어야 합니다. 이 프로세스를 통해 개인화된 콘텐츠를 획득하고 전달할 콘텐츠를 학습하는 데 충분한 시간이 소요됩니다.
기억하십시오. Target 개인화 알고리즘이 빌드될 때까지 경험을 임의로 제공합니다. 각 오퍼 옆의 확인 표시 아이콘은 해당 오퍼에 대한 모델이 준비되고, Target 은 개인화된 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 상승도는 모델이 준비된 후에만 예상되므로 시각적 표시를 통해 올바른 기대를 설정할 수 있습니다. 사용 트래픽 견적 도구 다음에서 시각적 경험 작성기 (VEC) - 모델이 준비되는 시기에 대한 지침을 얻을 수 있습니다.
트래픽 견적 도구 사용
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다음에서 경험 페이지의 시각적 경험 작성기 다음에서 Automated Personalization 활동을 클릭하고 트래픽 아이콘.
다음 트래픽 견적 도구 열림. 트래픽 을 다시 클릭하여 트래픽 견적 도구를 숨길 수 있습니다.
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일반적인 전환율(또는 이 활동에서 예상하는 전환율), 일별 예상 활동 노출 수 및 테스트 기간을 지정합니다.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 지표 설명 오퍼 수 이 지표는 제외 후 활동의 일부로 만들어지는 경험 수에 따라 자동으로 계산됩니다. 일반적인 전환율 이 지표는 사용자의 예측 또는 분석 시스템의 과거 데이터를 기반으로 백분율로 표시됩니다. 일별 예상 방문 수 이 지표는 타깃팅 기준에 따라 활동을 볼 수 있는 방문자의 일일 방문 횟수입니다. 이 지표는 분석 데이터를 기반으로 할 수 있습니다. 이 숫자는 고유 방문자가 아닌 방문자여야 합니다. 테스트 지속 기간 활동을 실행할 일수입니다. 다음 트래픽 견적 도구 이 지표를 사용하여 성공적인 테스트를 실행하기 위해 필요한 조정을 결정합니다.
의 상단 근처 트래픽 견적 도구를 입력하면 값이 계산되고 결과가 표시됩니다.
숫자를 변경하면 예측값이 변경됩니다. 예를 들어 많은 조합을 테스트하고 전환율과 노출이 너무 낮은 경우 트래픽 견적 도구 테스트가 성공적으로 실행되어야 하는 시간을 표시합니다. 또는 트래픽이 낮은 경우 트래픽 견적 도구 원하는 일수로 테스트를 실행할 수 있도록 더 적은 수의 오퍼 조합을 제안할 수 있습니다.
트래픽이 충분하지 않은 경우 다음 사항을 고려하십시오.
- 사용 고려 사항 자동 타기팅 대신 활동 Automated Personalization 하나의 경험 변형에서 여러 개의 오퍼 변경 사항을 사용하여 경험을 만들 수 있습니다.
- 내 오퍼 조합 수 줄이기 Automated Personalization 활동.
- 활동의 지속 기간을 늘립니다.
다음 시간까지 숫자 조정: 트래픽 견적 도구 충분한 트래픽이 있음을 가리킨 다음 그에 따라 테스트를 디자인합니다.
트래픽이 충분하다면 트래픽 아이콘에 녹색 확인이 표시됩니다. 충분하지 않은 경우 아이콘은 빨간색 경고 레이블을 표시합니다.
트래픽 견적 도구 와 관련하여 자주 묻는 질문
을 사용하여 작업할 때 다음 FAQ를 고려하십시오. 트래픽 견적 도구:
AP 활동에 트래픽이 충분한데 개인화된 모델이 만들어지지 않는 이유는 무엇입니까?
특정 상황에서 트래픽은 개인화된 모델을 구축할 만큼 충분히 크지만, 해당 트래픽으로 인해 Target 이는 개인화된 모형과 무작위 간에 의미 있는 차이가 없음을 의미한다. 모델이 기본 제공 Target 그리고 테스트한 결과 모델이 임의적 모델보다 더 나은 것이 아니므로 배포되지 않습니다.
모델이 무작위보다 좋지 않은 가능한 이유는 오퍼가 서로 충분히 다르지 않기 때문일 수 있습니다. 그렇다면 메시징이 유사한 경우 오퍼를 시각적으로 더 다르게 만들거나 메시지 자체를 변경할 수 있습니다.