Solução de problemas Automated Personalization

Há várias alterações de configuração de atividade que podem diminuir o tempo esperado para criar modelos, incluindo o número de experiências em sua atividade Automated Personalization, o tráfego para seu site e sua métrica de sucesso selecionada.

Solução: revise sua configuração de atividade e veja se há alterações que você deseja fazer para melhorar a velocidade de criação dos modelos.

• Se sua métrica de sucesso estiver definida como RPV, será possível mudar para conversão? As atividades de conversão tendem a exigir menos tráfego para criar modelos. Você não perderá os dados da atividade se alterar a métrica de sucesso de RPV para conversão.
• Sua métrica de sucesso está bem abaixo do funil de vendas de suas experiências de atividade? Um índice de conversão de atividade mais baixo aumenta os requisitos de tráfego para a criação dos modelos, já que é necessário um número mínimo de conversões.
• É possível excluir alguma oferta ou experiência da sua atividade? A diminuição do número de experiências em uma atividade acelera o tempo de criação de modelos.
• Há uma página de tráfego mais alto em que essa atividade seria mais bem-sucedida? Quanto mais tráfego e conversões houver nos locais de atividade, mais rápido será a criação de modelos.

Há vários fatores necessários para uma atividade Automated Personalization gerar aumento:

• As ofertas devem ser diferentes o suficiente para influenciar os visitantes.
• As ofertas devem estar localizadas em algum lugar que faça diferença para a meta de otimização.
• Deve haver tráfego e "potência" estatística suficiente no teste para detectar o aumento.
• O algoritmo de personalização deve funcionar corretamente.

Solução: o melhor curso de ação é garantir que o conteúdo e os locais que compõem as experiências da atividade realmente façam diferença nas taxas de resposta geral usando um teste A/B simples e não personalizado. Certifique-se de calcular os tamanhos das amostras antecipadamente. A computação antecipada de tamanhos de amostra ajuda a garantir que haja energia suficiente para se observar um aumento razoável. Em seguida, você pode executar o teste A/B por uma duração fixa sem pará-lo ou fazer alterações. Se um resultado de teste A/B mostrar aumento estatisticamente significativo em uma ou mais experiências, é provável que uma atividade personalizada seja bem-sucedida. O Personalization pode funcionar mesmo se não houver diferenças nas taxas de resposta geral das experiências. Normalmente, o problema decorre das ofertas ou dos locais que não têm um impacto grande o suficiente na meta de otimização para serem detectados com significância estatística.

Em Automated Personalization, as regras de teste de modelo e URL são adicionadas à restrição de entrada de solicitação Target (por exemplo, target-global-mbox), onde são avaliadas apenas uma vez. Depois que um usuário é qualificado para uma atividade, as regras de direcionamento no nível da solicitação do Target não são reavaliadas. Entretanto, o público-alvo da segmentação é adicionado às regras de direcionamento por localização.

Solução: adicione as regras de modelo necessárias como o público-alvo de entrada da atividade. A avaliação do público-alvo ocorre a cada solicitação/chamada.

Isso é esperado.

Em uma atividade Automated Personalization, depois que uma métrica de conversão (objetivo de otimização ou de postagem) é convertida, o visitante é liberado da experiência e a atividade é reiniciada.

Por exemplo, há uma atividade com uma métrica de conversão (C1) e uma métrica adicional (A1). A1 depende de C1. Quando um visitante entra na atividade pela primeira vez, e os critérios de conversão de A1 e C1 não são convertidos, a métrica A1 não é convertida por depender da métrica de sucesso. Se o visitante converter C1 e depois converter A1, A1 ainda não será convertido porque quando C1 é convertido, o visitante é liberado.

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• Gere novamente os links de URL da experiência se tiver alterado algum conteúdo e compartilhe os novos links com seus colegas de equipe.