使用Journey Optimizer Experimentation Accelerator的AI中的数据使用 experiment-accelerator-security
Adobe Journey Optimizer Journey Optimizer Experimentation Accelerator允许您自动发现见解并推荐改进您的实验和实验计划的机会。 该解决方案利用AI和机器学习来提供这些推荐。 此语句说明如何在 Journey Optimizer Experimentation Accelerator 中使用客户数据。
Journey Optimizer Experimentation Accelerator使用哪些数据？
当前 Journey Optimizer Experimentation Accelerator 使用了三种类型的数据：
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试验元数据：试验名称、试验中使用的受众定义以及试验中的处理，例如名称、拆分百分比、提供试验的位置或表面。
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处理性能：人数、成功量度的平均值和每个处理的标准偏差。
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治疗的内容：呈现的HTML和治疗屏幕截图，显示在您网站上的用户眼中。
Journey Optimizer Experimentation Accelerator会如何处理这些数据？
Journey Optimizer Experimentation Accelerator获取每次处理的内容并创建嵌入，即内容的数学表示形式，然后将这些嵌入与处理的性能相关联。 此过程允许提取表现最佳以供将来使用的内容属性。 随后，这些属性会被馈送到托管大型语言模型的Adobe，该模型会将它们转换为人类可读的语句，用于生成见解并提出机会建议。
Journey Optimizer Experimentation Accelerator对使用的数据有什么限制？
每个客户都被分配到特定的组织和沙盒。 为每个沙盒培训专用模型。 删除沙盒时，将永久删除所有相关数据、信号和模型。
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我们仅使用客户数据来培训或优化该客户的模型。
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我们从不混合客户来培训或优化模型。
Adobe模型或AI是否会自动更改品牌的用户体验？
不是。Journey Optimizer Experimentation Accelerator只推荐可以更改的内容以及更改方式。 只有有权使用Journey Optimizer或Target更改体验的用户才能按照这些建议执行操作。 在推出之前，可以审核并编辑所有推荐。
他们的数据或系统稳定性是否存在任何风险？
Journey Optimizer Experimentation Accelerator仅摄取和分析数据，产生见解和建议以供将来测试。 它无权修改任何测试设置。 在该工具中生成的所有建议都将发送到Target和Journey Optimizer以供实施，从而确保不会影响客户的当前活动。