Användargränssnittshandbok för Attribution AI

Attribution AI, som en del av Intelligent Services är en flerkanalig algoritmisk attribueringstjänst som beräknar påverkan och inkrementell påverkan av kundinteraktioner i förhållande till angivna resultat. Med Attribution AI kan marknadsförarna mäta och optimera marknadsförings- och annonsutgifterna genom att förstå effekten av varje enskild kundinteraktion i varje fas av kundresan.

Det här dokumentet är en guide för interaktion med Attribution AI i användargränssnittet för intelligenta tjänster.

Skapa en modell

I användargränssnittet för Adobe Experience Platform väljer du Services i den vänstra navigeringen. Webbläsaren Services visas och tillgängliga smarta Adobe-tjänster visas. Markera Open i behållaren för Attribution AI.

Attribution AI tjänstsida visas. På den här sidan visas tjänstmodeller med Attribution AI och information om dem, inklusive modellens namn, konverteringshändelser, hur ofta modellen körs och status för den senaste uppdateringen.

Du hittar måttet Total conversion events scored i den nedre högra delen av behållaren Create model. Det här måttet spårar det totala antalet konverteringshändelser som har bedömts av Attribution AI för det aktuella kalenderåret, inklusive alla sandlådemiljöer och borttagna servicemodeller.

Tjänstmodeller kan redigeras, klonas och tas bort med kontrollerna till höger i användargränssnittet. Om du vill visa dessa kontroller väljer du en modell från din befintliga Service models. Kontrollerna innehåller följande information:

Välj Create model för att börja.

Därefter visas konfigurationssidan för Attribution AI där du kan ange ett namn och en valfri beskrivning för din tjänstmodell.

Markera data select-data

Attribution AI kan efter design använda data från Adobe Analytics, Experience Event och Consumer Experience Event för att beräkna attribueringspoäng. När du väljer en datauppsättning visas bara de som är kompatibla med Attribution AI. Om du vill välja en datauppsättning markerar du symbolen (+) bredvid datauppsättningsnamnet eller markerar kryssrutan för att lägga till flera datauppsättningar samtidigt. Du kan också använda sökalternativet för att snabbt hitta de datauppsättningar du är intresserad av.

När du har valt de datauppsättningar du vill använda väljer du knappen Add för att lägga till datauppsättningarna i förhandsgranskningsfönstret för datauppsättningen.

Om du väljer informationsikonen bredvid en datauppsättning öppnas förhandsvisningspovern för datauppsättningen.

Förhandsgranskningen av datauppsättningen innehåller data som senaste uppdateringstid, källschema och en förhandsgranskning av de första tio kolumnerna.

Välj Save om du vill spara dina utkast när du följer arbetsflödet. Du kan också spara utkastmodellkonfigurationer och gå vidare till nästa steg i arbetsflödet. Använd Save and continue för att skapa och spara utkast under modellkonfigurationer. Med den här funktionen kan du skapa och spara utkast av modellkonfigurationen och den är särskilt användbar när du måste definiera många fält i konfigurationsarbetsflödet.

Fullständighet för datauppsättning dataset-completeness

I datauppsättningsförhandsvisningen är ett procentvärde för datauppsättningens fullständighet. Det här värdet ger en snabb ögonblicksbild av hur många kolumner i datauppsättningen som är tomma/null. Om en datauppsättning innehåller många värden som saknas och dessa värden hämtas någon annanstans rekommenderar vi att du inkluderar datauppsättningen som innehåller de värden som saknas.

Välj en identitet identity

Nu kan du koppla flera datauppsättningar till varandra baserat på identitetskartan (fältet). Du måste välja en identitetstyp (kallas även"id namespace") och ett identitetsvärde i det namnutrymmet. Om du har tilldelat mer än ett fält som en identitet i ditt schema under samma namnområde, visas alla tilldelade identitetsvärden i den listruta för identitet som föregås av namnutrymmet EMAIL (personalEmail.address) eller EMAIL (workEmail.address).

Markera en identitet genom att markera det understrukna värdet i identitetskolumnen. Välj en identitetsleverantör.

Om fler än en identitet är tillgänglig i ett namnutrymme måste du välja rätt identitetsfält för ditt användningsfall. Det finns till exempel två e-postidentiteter tillgängliga i e-postnamnutrymmet, ett arbete och en personlig e-postadress. Beroende på användningsfallet är det troligare att ett personligt e-postmeddelande fylls i och är mer användbart i individuella prognoser. Det innebär att du väljer EMAIL (personalEmail.address) som din identitet.

Mappa mediekanal- och kampanjfält aai-mapping

När du har valt och lagt till datauppsättningar visas konfigurationssteget Karta. Attribution AI kräver att du mappar mediekanalsfältet för varje datauppsättning som du valde i föregående steg. Detta beror på att utan mediekanalmappningen mellan datauppsättningar kanske insikter som härletts från Attribution AI inte visas korrekt, vilket gör det svårt att tolka insikter. Även om bara mediekanalen krävs rekommenderar vi att du mappar några av de valfria fälten, som Media-åtgärd, Campaign-namn, Campaign-grupp och Campaign-tagg. På så sätt kan Attribution AI få tydligare insikter och optimala resultat.

Definiera händelser define-events

Det finns tre olika typer av indata som används för att definiera händelser:

Definiera konverteringshändelser define-conversion-events

Om du vill definiera en konverteringshändelse måste du ge händelsen ett namn och välja händelsetyp genom att välja datauppsättning och fält i listrutan Välj en datauppsättning och fält.

När en händelse har valts visas en ny listruta till höger om händelsen. Den andra listrutan används för att ge ytterligare kontext till händelsen genom att åtgärder används. Standardåtgärden finns används för den här konverteringshändelsen.

Därefter kan du välja en kombinerad datauppsättning som genereras genom att kombinera alla indatauppsättningar i föregående steg. Du kan också välja en kolumn baserad på enskilda datauppsättningar i listrutan Välj en datauppsättning och fält.

Knapparna Add event och Add Group används för att ytterligare definiera din konvertering. Beroende på vilken konvertering du definierar kan du behöva använda knapparna Add event och Add group för att skapa ytterligare kontext.

Om du väljer Add event skapas ytterligare fält som kan fyllas i med samma metod som beskrivs ovan. När du gör det läggs en AND-sats till i strängdefinitionen under konverteringsnamnet. Markera x om du vill ta bort en händelse som har lagts till.

Om du väljer Add Group kan du skapa ytterligare fält som är åtskilda från originalet. När grupper har lagts till visas en blå And-knapp. Om du väljer And kan du ändra parametern så att den innehåller "Or". "Eller" används för att definiera flera lyckade konverteringssökvägar. "And" utökar konverteringssökvägen så att den innehåller ytterligare villkor.

Om du behöver mer än en konvertering väljer du Lägg till konvertering för att skapa ett nytt konverteringskort. Du kan upprepa processen ovan om du vill definiera flera konverteringar.

Definiera uppslagsfönster lookback-window

När du har definierat konverteringen måste du bekräfta uppslagsfönstret. Använd piltangenterna eller genom att välja standardvärdet (56), och ange hur många dagar före konverteringshändelsen du vill ta med kontaktytor från. Pekpunkter definieras i nästa steg.

Definiera kontaktytor

När du definierar kontaktytor följer du ett arbetsflöde som liknar definierar konverteringar. Först måste du namnge kontaktytan och välja ett kontaktytpunktsvärde i listrutan Ange fältnamn. När du har valt operatorlistrutan visas standardvärdet "exists". Markera listrutan för att visa en lista med operatorer.

Markera lika med för den här kontaktytan.

När en operator för en kontaktyta har valts blir Ange fältvärde tillgängligt. Listrutevärdena för Ange fältvärde fylls i baserat på operatorn och det kontaktytpunktsvärde som du tidigare valde. Om ett värde inte fylls i i listrutan kan du skriva värdet i manuellt. Markera listrutan och välj KLICKA.

Knapparna Lägg till händelse och Lägg till grupp används för att ytterligare definiera din kontaktyta. På grund av den komplexa beskaffenheten kring kontaktytor är det inte ovanligt att ha flera händelser och grupper för en enda kontaktyta.

När det här alternativet är markerat tillåter Lägg till händelse att ytterligare fält läggs till. markera x för att ta bort en händelse som har lagts till.

Om du väljer Lägg till grupp kan du skapa ytterligare fält som är åtskilda från originalet. När grupper har lagts till visas en blå And-knapp. Välj And om du vill ändra parametern, används den nya parametern "Or" för att definiera flera lyckade sökvägar. Den här kontaktytan har bara en lyckad bana och därför behövs inte "Eller".

Du kan lägga till ytterligare kontaktytor genom att välja Lägg till kontaktyta och upprepa processen ovan.

När du har definierat alla nödvändiga kontaktytor rullar du uppåt och väljer Nästa i det övre högra hörnet för att fortsätta till det sista steget.

Avancerad utbildning och poängsättning

Den sista sidan i Attribution AI är sidan Advanced som används för att ställa in utbildning och poängsättning.

Schemalägg utbildning

Med Schema kan du välja vilken dag och tid i veckan du vill att poängsättningen ska äga rum.

Välj listrutan under Betygsningsfrekvens om du vill välja mellan betygsättning varje dag, vecka och månad. Välj sedan de veckodagar du vill att poängsättningen ska äga rum. Du kan välja flera dagar. Om du väljer samma dag igen avmarkeras den.

Om du vill ändra tiden på dagen som du vill att poängsättningen ska göras väljer du klockikonen. I den nya övertäckning som visas anger du den tid på dagen som du vill att poängsättningen ska göras. Stäng övertäckningen genom att markera den utanför den.

Kolumner för extra poängdatauppsättning (valfritt)

Som standard skapas en poängdatauppsättning för varje tjänstmodell i ett standardschema. Du kan välja att lägga till ytterligare kolumner baserat på dina Conversion Event- och Touchpoint-konfigurationer i resultatmängden. Börja med att välja kolumner från indatauppsättningen. Du kan sedan dra och släppa dem för att ändra ordningen genom att hålla ned vänster musknapp över hamburgikonen.

Regionbaserad modellering (valfritt) region-based-modeling-optional

Kundernas beteenden kan skilja sig avsevärt mellan olika länder och geografiska regioner. För globala företag kan användning av landsbaserade eller regionbaserade modeller öka attribueringsnoggrannheten. Varje region som läggs till skapar en ny modell med den regionens data.

Om du vill definiera en ny region börjar du med att välja Add region. Ange ett namn för regionen i behållaren som visas. Endast ett värde ("placeContext.geo.countryCode") fylls i från listrutan Enter Field Name. Välj det här värdet.

Välj sedan en operator.

Skriv till sist in landskoden i listrutan Enter Field Value.

Utbildningsfönster training-window

För att säkerställa att ni får den mest korrekta modellen är det viktigt att utbilda modellen med historiska data som representerar ert företag. Som standard används två fjärdedelar (6 månader) av konverteringshändelsedata för modellen. Välj listrutan för att ändra standardinställningen. Du kan välja att utbilda med en till fyra fjärdedelar av data (3-12 månader).

När du har valt utbildningsfönstret väljer du Finish i det övre högra hörnet. Ge databearbetningen lite tid. När du är klar visas en dialogruta som bekräftar att instansinställningarna är klara. Välj Ok om du vill omdirigeras till sidan Service instances där du kan se tjänstinstansen.

Nästa steg

Genom att följa den här självstudiekursen har du skapat en tjänstinstans i Attribution AI. När instansen är klar med poängsättningen (upp till 24 timmar) är du redo att upptäcka Attribution AI. Om du dessutom vill hämta dina poängresultat går du till dokumentationen för nedladdning av poäng.

Ytterligare resurser

I följande video visas ett arbetsflöde från början till slut som du kan använda för att skapa en ny instans i Attribution AI.