相似受众指南
在Adobe Experience Platform中，相似受众可针对每位受众提供智能见解，并利用基于机器学习的见解来通过营销活动识别和定位高价值客户。
通过相似受众，您可以创建扩展的受众以定位与高性能受众类似的客户或以前转换的受众类似的客户。
术语 terminology
在开始使用相似受众之前，请确保了解以下概念：
- 基础受众：基础受众是您希望了解更多见解的受众。 相似模型是 基于 的受众。
- 相似模型：相似模型是一种机器学习模型，它针对每个符合条件的基本受众进行培训，无需任何客户输入。 每个相似模型都会创建影响因素和相似图。 相似模特 未 得分。
- 相似受众：相似受众是指将具有选定相似性阈值的相似模型应用于基础受众时创建的受众。 您可以使用相同的相似模型创建多个相似的受众。 相似观众是得分。
- 可定址受众总大小：可定址受众总大小是过去30天内的档案总数减去过去30天内的基础受众群体。 例如，如果客户在过去30天内拥有1000万个配置文件，而基础受众在过去30天内拥有100万个配置文件，则总可寻址受众规模为900万个配置文件。
资格 eligibility
为了使用相似见解，基础受众 必须 满足以下资格标准：
- 必须在Experience Platform内创建基础受众。
- 外部生成的受众 不 符合外观相似洞察的条件。
- 基础受众 必须 使用默认合并策略。
- 基础受众 必须 不使用数据治理所限制的字段。
相似模型详细信息 details
在Adobe Experience Platform中，相似模型会使用三种不同类型的数据点：
- 过去30天的受众会员资格
- 过去30天内被实时客户档案摄取的体验事件
- 过去30天内已摄取到Real-Time Customer Profile中的配置文件属性
所有这些数据点都被转换为键值对，然后输入相似模型。 将仅保留具有大量匹配用户档案百分比的键值对。
此时，每24小时运行一次相似人群拓展模型，为基本受众创建和重新创建影响因素和相似人群拓展图。 相似受众的评分也经常运行。
权利 entitlements
以下权限适用于使用相似受众：
- Real-Time CDP Prime客户有权在生产沙盒中使用 5 个活动的相似受众
- Real-Time CDP Ultimate客户有权在生产沙盒中使用 20 个活动的相似受众
- 开发沙盒限制为所有Real-Time CDP客户的 5 相似受众
附加组件包将在以后的日期提供，它会将生产沙盒的权利增加到每个包20个相似受众。
访问 access
要确认您是否可以访问相似受众，请选择受众门户中的任意受众，并检查 Look-alike insights 选项卡是否可见。
查看相似见解 view
受众详细信息页面中内置相似见解。 要查看某个受众的相似见解，请在左侧导航栏中选择Audiences，然后选择 Browse 以及要查看其见解的受众。
此时会显示受众详细信息页面。 选择 Look-alike insights 选项卡以查看受众的相似见解。 显示 Look-alike insights 页面。 此页面包含三个主要元素 — 相似性和可访问图、相似受众和影响因素。
相似性和覆盖率 similarity-and-reach
相似性和访问范围部分显示一个图形，其中绘制由超过给定相似度得分的用户档案组成的相似受众的预期访问范围。 相似度得分表示基础受众配置文件与相似insight配置文件之间的 距离 相似度。
在此图表上，x轴测量用户档案与选定受众成员之间的相似度百分比。 相似性得分从0%到100%不等，较高的相似性得分表示在影响因素值方面，用户档案与所选受众的成员更接近。
Y轴显示具有与x轴的匹配值相对应的相似性百分比的配置文件预期计数。 预期的用户档案计数介于0到可寻址受众总大小或2,500万个用户档案之间，以较低者为准。 此轴以 对数刻度 进行测量，以提高图形的可读性。
请注意，该图形从右到左为累积。 这意味着，在图中的任意一点，y轴的值是具有相似度 大于 相似阈值的轮廓数。 例如，如果x轴为60%，y轴为1000万，这意味着有1000万个档案与基础受众的相似性达到或超过60%。
您可以将鼠标悬停在图形中的特定点上，以显示当前突出显示的点的相似性百分比和预期轮廓计数。
相似受众 list
相似受众部分显示之前为所选基本受众创建的所有相似受众的列表。
影响因素 influential-factors
“影响因素”部分显示影响所选基础受众相似模型的前100个因素。 这些影响因素包括个人资料属性、体验事件和受众成员资格，在解释基础受众的相似之处时最为重要。 通过了解最重要的影响因素，您可以更好地为此受众以及您从中创建的任何相似受众个性化您的营销内容。 请注意，并非所有影响相似外观模型的影响因素都会显示出来。
对于具有数值的影响因素，键值对可以放入存储桶，具体取决于键所具有的不同值的数目。 例如，如果键为income，则很可能有许多唯一值。 因此，密钥值对将被放入存储桶，这些存储桶可能看起来像income=[0 -> 30000]、income=[30000 -> 50000]和income=[50000 -> 100000]。
定期重新计算这些存储桶，以确保数据保持最新。
ups （分段服务）和AO （受众编排）。 对于其他类型的键，此值表示XDM字段路径。 例如，如果公司Luma有一个名为income的自定义字段，则键将为_luma.income[A -> B]的形式写入，其中A表示较低的范围，而B表示较高的范围。 对于受众成员资格，此字段是受众的名称。创建相似受众 create
要创建相似受众，您需要选择要为其构建相似受众基础的受众。 要访问可用受众列表，请在左侧导航栏中选择Audiences，然后选择Browse。 此时将显示受众列表。 在此页面上，您可以选择要用作基础受众的受众。
在受众详细信息页面上，选择 Create look-alike audience 以开始创建相似受众的过程。
出现 Create a look-alike audience 弹出框。 在此页面上，您可以为相似受众设置相似性百分比。
您可以通过三种不同的方式设置此相似性百分比：
- 移动滑块以设置相似性百分比
- 在滑块旁边的数字输入框中输入相似性百分比
- 将鼠标悬停在图形上并选择所需的位置以设置相似性百分比
您还可以更新有关相似受众的详细信息，包括其名称和描述。 默认情况下，将根据基础受众的名称以及之前指定的相似度百分比生成相似受众的名称。
选择 Create 以完成创建相似受众。
可以在受众详细信息页面的 Look-alike audiences 部分访问新创建的相似受众，该受众也可以在Audience Portal中用于其他下游用途。 请注意，对相似受众进行评分需要一点时间。 在得分之前，用户档案计数将显示为0。
查看相似受众详细信息 view-details
要查看相似受众的详细信息，请在基础受众的 Look-alike audiences 部分中选择相似受众。
此时会显示受众详细信息页面。 有关此页面的详细信息，请阅读受众门户概述的受众详细信息部分。
从相似人群拓展建模中排除数据字段 exclude
相似受众可以配置为通过应用相关数据使用标签和策略来排除针对“数据科学”营销操作限制的数据字段。 在培训相似受众模型和从经过训练的模型生成相似受众时，标记为限制用于数据科学的数据将从考虑中删除。
标准“C9”标签可用于标记不应用于数据科学的数据，并且可以通过启用标准“限制数据科学”策略来强制实施这些数据。 您还可以创建其他策略来限制使用其他标签的数据，包括敏感标签，以阻止用于数据科学。 有关管理数据使用策略的更多信息，请参阅数据使用策略UI指南。 有关管理数据使用标签的详细信息，请阅读数据使用标签UI指南。
默认情况下，如果基本受众没有合同标签，则相似受众的建模流程将根据为您的组织启用的隐私策略排除 任何 字段、数据集或受众。
后续步骤
阅读本指南后，您将了解如何查看相似内容以及根据这些内容创建相似内容受众。 有关Adobe Experience Platform UI中受众的更多信息，请阅读分段服务UI指南。