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Usar o construtor de fórmulas de IA create-ranking-formulas

Last update: Tue Aug 26 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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As fórmulas de classificação permitem definir regras que determinarão qual oferta deve ser apresentada primeiro, em vez de considerar as pontuações de prioridade.

Para criar essas regras, o construtor de fórmulas de IA no Adobe Journey Optimizer fornece maior flexibilidade e controle sobre como as ofertas são classificadas. Em vez de depender apenas de uma prioridade de oferta estática, agora é possível definir fórmulas de classificação personalizadas que combinam pontuações do modelo de IA, prioridades de oferta, atributos de perfil, atributos de oferta e sinais contextuais por meio de uma interface guiada.

Essa abordagem permite ajustar dinamicamente a classificação de ofertas com base em qualquer combinação de propensão orientada por IA, valor comercial e contexto em tempo real, facilitando o alinhamento da decisão com as metas de marketing e as necessidades do cliente. O construtor de fórmulas do AI é compatível com fórmulas simples ou avançadas, dependendo de quanto controle você deseja aplicar.

Depois que uma fórmula de classificação é criada, é possível atribuí-la a uma estratégia de seleção. Se várias ofertas forem elegíveis para serem apresentadas ao usar essa estratégia de seleção, o mecanismo de decisão usará a fórmula selecionada para calcular qual oferta entregar primeiro.

Criar uma fórmula de classificação create-ranking-formula

Para criar uma fórmula de classificação, siga as etapas abaixo.

  1. Acesse o menu Configuração de estratégia e selecione a guia Fórmulas de classificação. A lista de fórmulas criadas anteriormente é exibida.

  2. Clique em Criar fórmula.

  3. Especifique o nome da fórmula e adicione uma descrição, se desejar.

    {width="80%"}

  4. Opcionalmente, clique em Selecionar modelo de IA para definir o modelo que será usado como referência para criar sua fórmula de classificação.

    note note
    NOTE
    O construtor de fórmulas de IA não oferece suporte a modelos de otimização personalizados que usam métricas contínuas.

    Toda vez que você se refere a uma pontuação de modelo ao definir sua fórmula abaixo, o modelo de IA selecionado será usado.

    note caution
    CAUTION
    Ao usar um modelo de IA incorporado a uma fórmula de classificação, os dados não são refletidos no Relatório de taxa de conversão para tráfego de Retenção e Orientado por Modelo.

  5. Defina as condições que determinarão a pontuação de classificação para os itens de decisão correspondentes. Você pode:

    note note
    NOTE
    A profundidade do aninhamento em uma fórmula de classificação é limitada a 30 níveis. Isso é medido pela contagem dos parênteses de fechamento ) na cadeia de caracteres do PQL. Uma sequência de regras pode ter até 8 KB para caracteres codificados em UTF-8. É equivalente a 8.000 caracteres ASCII (1 byte cada) ou 2.000-4.000 caracteres não ASCII (2-4 bytes cada). Saiba mais sobre as medidas de proteção e limitações da decisão

  6. Você também pode usar dados do Adobe Experience Platform para ajustar dinamicamente a lógica de classificação para refletir as condições do mundo real. Isso é especialmente útil para atributos que mudam com frequência, como disponibilidade de produtos ou preços em tempo real.

    Esse recurso está atualmente disponível para todos os clientes como uma versão beta pública. Entre em contato com o representante de sua conta se desejar obter acesso. Saiba como usar dados do Adobe Experience Platform para a tomada de decisão

Definir critérios usando o construtor de fórmulas ranking-select-criteria

Com uma interface intuitiva, você pode ajustar as decisões ajustando as pontuações da IA (propensão), o valor de oferta (prioridade), as alavancas contextuais e as propensões do perfil externo — individualmente ou em combinação — para otimizar cada interação.

Para definir critérios diretamente da interface, siga as etapas abaixo.

  1. Na seção Critério 1, especifique os itens de decisão aos quais você deseja aplicar uma pontuação de classificação fazendo o seguinte:

    {width="70%"}

  2. Como opção, você pode especificar elementos adicionais para refinar as condições de correspondência para seus critérios serem verdadeiros.

    {width="80%"}

    Por exemplo, você definiu o Critério 1, como o Tempo atributo personalizado É igual à condição aquecimento. Além disso, você pode adicionar outra condição, como se a primeira condição fosse atendida e se a temperatura excedesse 75 graus no momento da solicitação, o Critério 1 seria verdadeiro.

  3. Crie uma expressão que atribuirá uma pontuação de classificação aos itens de decisão que atenderem à condição definida acima. Você pode referenciar qualquer um dos seguintes:

    • a pontuação obtida do modelo de IA que você selecionou opcionalmente na seção Detalhes acima;
    • a prioridade do item de decisão, que é um valor atribuído manualmente ao criar um item de decisão;
    • qualquer atributo que possa existir no perfil, como qualquer pontuação de propensão derivada externamente;
    • um valor estático que pode ser atribuído em um formato livre;
    • qualquer combinação de todos os itens acima.

    {width="70%"}

    note note
    NOTE
    Clique no ícone ao lado do campo para adicionar variáveis predefinidas.

  4. Clique em Adicionar critério para adicionar um ou mais critérios quantas vezes forem necessárias. A lógica é a seguinte:

    • Se o primeiro critério for verdadeiro para um determinado item de decisão, ele terá precedência sobre os próximos.
    • Se não for verdadeiro, o mecanismo de decisão passará para o segundo critério e assim por diante.

  5. No último campo, é possível criar uma expressão que será atribuída a todos os itens de decisão que não atendam aos critérios acima.

    {width="70%"}

  6. Clique em Criar para concluir a fórmula de classificação. Agora você pode selecioná-lo na lista para visualizar seus detalhes e editá-lo ou excluí-lo. Ele está pronto para ser usado em uma estratégia de seleção para classificar itens de decisão qualificados.

Exemplo de fórmula de classificação

Considere o exemplo abaixo:

{width="80%"}

Se a região do item de decisão (atributo personalizado) for igual ao rótulo geográfico do perfil (atributo de perfil), a pontuação de classificação expressa aqui (que é uma combinação da prioridade do item de decisão, da pontuação do modelo de IA e de um valor estático) será aplicada a todos os itens de decisão que atenderem a essa condição.

Usar o editor de código ranking-code-editor

Para expressar fórmulas de classificação na sintaxe do PQL, alterne para o editor de código usando o botão dedicado na parte superior direita da tela. Para obter mais informações sobre como usar a sintaxe do PQL, consulte a documentação dedicada.

CAUTION
Esta ação impedirá a reversão para a exibição padrão do construtor desta fórmula.

Você pode aproveitar os atributos de perfil, dados de contexto e atributos de item de decisão.

Por exemplo, você deseja aumentar a prioridade de todas as ofertas com o atributo "quente" se o tempo real estiver quente. Para fazer isso, o contextData.weather=hot foi passado na chamada de decisão.

{width="80%"}

IMPORTANT
Ao criar uma fórmula de classificação, a retrospectiva de um período anterior não é compatível, como adicionar um evento de experiência que ocorreu no último mês como um componente da fórmula. Qualquer tentativa de incluir um período de lookback durante a criação de uma fórmula acionará um erro ao salvá-la.

Para aproveitar os atributos relacionados aos itens de decisão nas fórmulas, siga a sintaxe correta no código da fórmula de classificação. Expanda cada seção para obter mais informações:

Aproveitar atributos padrão de itens de decisão
Aproveitar atributos personalizados de itens de decisão

Exemplos de PQL da fórmula de classificação ranking-formula-examples

Você pode criar muitas fórmulas de classificação diferentes de acordo com suas necessidades. Abaixo estão alguns exemplos.

Aumente as ofertas com determinado atributo de oferta com base no atributo de perfil

Se o perfil estiver na cidade correspondente à oferta, duplique a prioridade para todas as ofertas nessa cidade.

Fórmula de classificação:

code language-none 
if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)
Impulsione ofertas em que a data final seja anterior a 24 horas a partir de agora

Fórmula de classificação:

code language-none 
if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)
Aumente as ofertas com base na propensão dos clientes para comprar o produto oferecido

Você pode aumentar a pontuação de uma oferta com base em uma pontuação de propensão do cliente.

Neste exemplo, o locatário da instância é _salesvelocity e o esquema de perfil contém um intervalo de pontuações armazenadas em uma matriz:

Diante disso, para um perfil como:

code language-none 
{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}
Aumentar ofertas com base nos dados de contexto {#context-data}

Journey Optimizer permite que você impulsione determinadas ofertas com base nos dados de contexto que estão sendo transmitidos na chamada. Por exemplo, se contextData.weather=hot for passado, a prioridade de todas as ofertas com attribute=hot deverá ser aumentada.

note note
NOTE
Para obter informações detalhadas sobre como passar dados de contexto, consulte esta seção.

Observe que ao usar a API Decisioning, os dados de contexto são adicionados ao elemento do perfil no corpo da solicitação, como no exemplo abaixo:

code language-none 
"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]

}],
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