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AI模型入门 ai-models

最近更新： 2026年5月15日
  • 适用对象：
  • Journey Orchestration

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在此页面上：​了解自动优化和个性化优化AI模型类型以及构建这些类型的步骤，以便您可以根据业务目标对优惠进行排名。

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Journey Optimizer允许您使用经过训练的模型系统，对要针对给定配置文件显示的选件进行排名。

此功能允许您根据业务目标创建不同的​AI模型。 在决策中使用这些不同的基于目标的策略，训练有素的模型系统将帮助您了解不同的AI模型如何影响您的目标。

AI 模型类型 ai-model-types

Journey Optimizer中提供了两种类型的AI模型：

  • 自动优化模型​旨在提供可最大化业务客户端设置的回报(KPI)的优惠。 这些KPI可以采用转化率、收入等形式。目前，自动优化侧重于优化优惠点击次数，并将优惠转化作为我们的目标。 自动优化是一种非个性化的功能，可根据选件的“全局”性能进行优化。 了解详情

  • 个性化优化模型​允许您定义业务目标，并利用客户数据来训练面向业务的模型以提供个性化优惠并最大化KPI。 了解详情

构建AI模型 create-ai-model

能够创建和使用AI模型的主要步骤如下：

  1. 创建将从中收集转化和印象事件的数据集。 了解详情

  2. 创建一个AI模型，该模型将利用数据集中的事件对选件进行排名。 了解详情

  3. 配置选件架构以自动捕获事件。 了解详情

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    IMPORTANT
    排名模型要求将反馈事件作为体验事件发送以便进行收集。 了解有关Decisioning数据收集的更多信息

  4. 将AI模型分配给选择策略来对符合条件的优惠进行排名。 了解详情

  5. 监控AI模型的训练状态和性能。 了解详情

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