特征Recommendations

在构建区段时,从您自己的第一方特征和Audience Marketplace数据馈送获得实时特征推荐。

视频演示

首先观看下面的Trait Recommendations视频,然后阅读以了解更多信息。 此视频演示向您展示了如何使用来自您自己的第一方特征的推荐,以及来自Audience Marketplace数据馈送(您​ 已订阅)的特征推荐。

下一个视频概述了Marketplace Recommendations的工作流,向您展示了如何根据Audience Marketplace中的数据馈送中的推荐向区段添加特征。 这些建议基于​ 您未订阅 ​的数据馈送。

概述

由Adobe Sensei提供支持的Trait Recommendations将数据科学融入到您的Audience Manager日常工作流程中。
使用Trait Recommendations,在区段生成器中生成或编辑区段时,您能够获得可包含的其他推荐特征(与区段规则中的特征类似)。

Audience Manager会在​ Recommendations ​部分和​ Recommendations from Marketplace ​部分分别显示来自第一方特征和​ Audience Marketplace ​的特征推荐。

将推荐的特征添加到区段中,可增加目标受众。

特征Recommendations概述

简而言之:

  • Audience Manager显示Recommendations部分中的第一方特征。 来自您未订阅的公开和私有信息源的Marketplace建议将显示在Recommendations from Marketplace部分中。 单击馈送名称以转到Audience Marketplace并订阅。
  • Audience Manager最多可显示50个与区段规则中特征相似的特征。
  • 您可以过滤掉不想查看任何推荐的数据源。
  • 计算相似性时,Audience Manager会考虑过去30天内符合特征条件的个UUID
  • 如果您看到错误消息“未找到类似的特征。 特征可能太新。”,这表示该特征在过去30天内没有活动,或者Audience Manager尚未更新该特征的推荐。 请在24小时后重试。

用例

使用Trait Recommendations,您可以根据使用Audience Manager的方式改进工作流:

  • 作为营销人员,您可以借助相似的特征,快速找到对互补产品感兴趣的受众,以便扩大您的影响力。
  • 如果您使用Audience Manager作为具有Trait Recommendations的发布者,则可以了解受众行为并为广告销售或用户获取构建更好的区段。
  • 作为Audience Marketplace数据购买者,我希望在不浏览大量馈送的情况下发现相关的第三方数据。
  • 作为Audience Marketplace数据提供商,我想向购买者推荐相关数据,以便我从最佳和相关订阅中受益。

特征Recommendations和算法模型之间的差异

算法模型

Algorithmic Models不仅会找到最具影响力的特征,还会根据这些特征对用户进行评分,并为每个用户分配一个得分。 然后,便可以通过创建算法特征来定位用户。利用Trait Builder中的精度和范围控件,您可以指定哪些用户具有要定位的有影响力特征。

Algorithmic Models允许您选择不同精度级别的用户,并在Audience Lab中测试哪组用户的转化率更高。 有关详细用例,请参阅在 Audience Lab 中比较模型

在Algorithmic Models中,模型每8天运行一次,并刷新符合算法特征的用户。

特征Recommendations

Trait Recommendations是一种快速了解与您在区段中使用的特征相似的其他特征的方法。

您应在以下情况下使用Trait Recommendations:

  • 构建区段时需要快速获取信息;
  • 要将区段用于短期促销活动,或者希望快速抑制转化的受众;
  • 想要最大化范围。

工作流

区段生成器中生成或编辑区段时,您可以浏览与区段规则中的特征相似的特征。 区段生成器工作流与新区段和现有区段非常相似:

新区段

  1. 转到​ 受众数据>区段,然后单击​ 新增

  2. 在​ 特征 ​下拉框中,向区段规则至少添加一个特征。

  3. 您可以在​ Recommendations ​部分中查看来自您订阅的馈送的第一方推荐特征和Audience Marketplace特征推荐。 Recommendations from Marketplace ​部分显示来自您未订阅的源的特征推荐。 所有这些推荐都与您添加到区段规则的特征类似。 向下滚动查看所有推荐的特征。

  4. (可选)要从特定数据源中排除推荐的第一方特征,请为要排除的数据源单击​ X ​符号。

    note note
    NOTE
    排除的数据源会显示在推荐特征列表的正上方。 单击灰色框中的​ X ​可删除排除项并再次查看相应数据源的结果。

    1. 要将推荐的特征添加到区段规则,请单击​**+**​符号。

IMPORTANT
将Marketplace特征添加到区段时,这些特征仅用于区段估计,直到您订阅相应的数据馈送为止。 来自您未订阅的数据馈送的特征会在特征列表中标记为购物车图标。 单击特征名称以转到数据馈送页面并订阅它。
市场未订阅
只有在订阅了相应的数据馈送后,才能保存具有第三方特征的区段。

现有区段

  1. 转到​ Audience Data>Segments,选择要编辑的区段并单击 编辑

  2. 向下滚动到Traits下拉框。

  3. 您可以看到推荐的特征,这些特征与区段规则中已存在的特征类似。 向下滚动查看所有推荐的特征。

  4. (可选)要从特定数据源中排除推荐的特征,请为要排除的数据源单击​ X ​符号。

    note note
    NOTE
    排除的数据源会显示在推荐特征列表的正上方。 单击灰色框中的​ X ​可删除排除项并再次查看相应数据源的结果。

    1. 要将推荐的特征添加到区段规则,请单击​**+**​符号。

创建或编辑区段并将某个特征添加到区段规则时,您最多会看到50个推荐特征,与添加的特征类似。 如果区段规则包含多个特征,Audience Manager会使用循环方法为每个特征显示最佳匹配,然后为每个特征显示次最佳匹配,依此类推,对于区段规则中按人口统计的最大50个特征。

三个基本特征

例如,区段规则中有三个特征时(如下所示),建议的特征包括:

  1. 特征3(人口最多的特征)的最佳匹配;
  2. 特征1的最佳匹配;
  3. 特征2的最佳匹配;
  4. 特征3次优匹配;
  5. 在获得50个特征之前,该特征会一直排在第二位,与特征1匹配,以此类推。

要获取特定特征的推荐,您可以在区段规则(1)或推荐的特征视图(2)中单击特征。

base-traits-example

单击第一方特征会打开一个弹出窗口,如下图所示。 如果推荐的特征不是区段的一部分,则可以按​ + ​将其添加到区段。

添加到区段

TIP
在特征信息弹出窗口中生成推荐时,会考虑从主页排除的数据源。 此外,如果在此视图中排除数据源,则排除项将应用于主页。
NOTE
推荐的特征可以是您在Audience Marketplace中订阅的数据馈送中的第一方特征或第三方特征。

工作原理

为了生成特征推荐,Audience Manager将计算Target特征与您帐户有权访问的所有其他特征(包括第三方数据)之间的Jaccard相似度。 然后,Audience Manager会显示最多五十个具有最高相似度的特征。

特征相似度分数 trait-similarity-score

Audience Manager通过计算UUID个数的交集和并集来计算两个特征之间的Trait Similarity Score,然后将两个特征相除。 对于两个特征A和B,计算方式如下所示:

jaccard-similarity

另请参阅下面的两个示例。

示例1 — 低特征相似度分数

给定两个特征A和B,假设每个特征都有一个人口1,000,000个UUID,其中25,000个UUID同时符合这两个特征。
使用上面的公式,其结果为:25,000 / 1,975,000 = 0.012。Trait Similarity Score较低,两个特征非常不同。

特征推荐低重叠

示例2 — 特征相似度分数

如果相同的特征A和B具有400,000个同时符合两个特征的UUID,则Trait Similarity Score要高得多:
400,000 / 1,600,000 = 0.25

特征 — 推荐 — 高重叠

如何解释特征相似度得分

使用下表作为特征相似度的粗略指南。 此指南基于在大多数特征中观察到的相似性得分。

Trait Similarity Score
重要性
0.1及更高版本
特征之间的高度相似性
0.03 - 0.1
特征之间的Medium相似度
0.01 - 0.03
特征之间的相似度较低
0 - 0.01
特征之间的相似度很低

基于角色的访问控制(RBAC)

对于使用Role-Based Access Controls (RBAC)的公司,您需要具有创建和编辑区段的权限才能查看推荐的特征。 您看到的特征推荐只是您通过RBAC有权访问的数据源中的特征推荐。

IMPORTANT
要将Marketplace Recommendations添加到区段,用户必须首先订阅相应的数据馈送。 只有具有管理员权限的用户才能订阅Audience Marketplace数据馈送。

此处阅读有关RBAC控件的更多信息。

限制

  • 目前,Audience Manager不会将文件夹特征显示为推荐的特征。 在此处阅读有关文件夹特征的更多信息。
  • 显示特征Recommendations时,Audience Manager在区段规则中未考虑Boolean运算符(AND、OR、NOT)。
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