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发现重叠并比较受众

AVAILABILITY
Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) Collaboration目前在美国、加拿大、澳大利亚、新西兰以及欧洲、中东和非洲等地提供,全球即将提供。 请联系您的 Adobe 代表以获取更多信息。了解如何开始
IMPORTANT
发现​工作区仅在连接过程🔗中启用了受众发现​ 用例时才可用。 ​有关用例的更多信息,请参阅管理项目指南。

创建项目之后,您可以将受众与协作者进行比较。 这有助于您识别营销活动的相关受众,并决定要将哪些受众发送给协作者进行激活。

IMPORTANT
任何数据草图未更新或未刷新将在7天后删除。 发生这种情况时,此页面上各种重叠报表中显示的数字将变为零,并且受众共享将对这些过期的受众不可用。 数据草图将自动刷新具有活动刷新计划的受众。

在连接过程🔗中设置用于发现和比较受众的匹配键。 匹配键用于计算受众之间的重叠,可以开关该键。 要编辑匹配键,请选择​ 编辑匹配键 ​选项。

显示受众分析的“发现”选项卡工作区。

编辑匹配键​对话框打开,您可以在其中关闭不想使用的匹配键。 选择​ 保存 ​以保存更改。

发现工作区中的“编辑匹配键”对话框。

先决条件 prerequisites

若要开始使用项目中的​ 发现 ​选项卡,您应具有:

在满足这些先决条件后,您可以开始探索和比较您与协作者受众之间的重叠。

NOTE
此​ 发现 ​工作区与与广告平台的协作无关。 目前,Amazon Marketing Cloud是Real-Time CDP Collaboration中唯一可用的广告平台。 有关AMC 发现​工作区的详细信息,请阅读Amazon Marketing Cloud指南。

比较受众 compare-audiences

使用比较受众部分可获取有关您的受众与协作者受众之间重叠的丰富信息。 要更改受众选择,请使用​ 比较受众 ​部分顶部的下拉选择器。 您可以选择一个或多个受众,以及协作者的一个或多个受众进行相互比较。

在“比较受众”部分突出显示具有受众选择器的发现工作区。

在比较受众部分中,您可以看到以下量度,这些量度基于您和您的协作者为项目商定的匹配键:

量度
描述
身份计数(您的)
选定受众中的唯一ID数量。
身份计数 (您的协作者)
协作者受众中的唯一ID数量。
身份重叠
您的和协作者受众中同时存在的唯一ID数量。
重叠%
您和您的协作者所选受众之间重叠的轮廓百分比。
受众索引
一个分数,根据基础受众规模和重叠情况指示一个受众与另一个受众之间的关联程度。 要了解有关分数含义的更多信息,请阅读受众索引分数部分。 与协作者的基线(所有受众)进行比较时,无法使用受众索引分数。
按匹配键划分身份
根据为每个协作者选择的受众,细分与项目中选择的每个匹配键匹配的身份。
NOTE
重叠百分比数字和受众索引得分可能并非始终适用于所有受众。 重叠百分比和受众索引得分的可见性取决于您的协作者在元数据可见性部分中为受众选择的设置。

如果协作者未启用受众索引或重叠百分比,则受众将没有任何可用的比较数据。

相关受众 relevant-audiences

发现​选项卡中的​ 相关受众 ​部分根据协作者受众与所有受众之间的重叠百分比,提供了前五个受众的策划列表。 此功能可帮助您快速识别重叠程度最高的受众,使您能够更有效地定位营销活动。 使用部分右上角的页面选择器,在相关受众之间切换。

突出显示具有相关受众部分的发现工作区。

NOTE
协作者受众的可见性取决于协作者在连接访问部分元数据可见性部分中为受众选择的设置。 如果您的协作者已将所有受众设置为专用,则此部分不会显示任何受众。

相关受众​部分显示每个推荐受众的以下信息:

量度
描述
身份计数
受众中唯一ID的数量。
身份重叠
推荐的受众与您的所有受众之间重叠的唯一ID数量。
重叠%
推荐受众和您的所有受众之间重叠身份的百分比。
受众索引
一个分数,根据基础受众规模和重叠情况指示一个受众与另一个受众之间的关联程度。 要了解有关分数含义的更多信息,请阅读受众索引分数部分。
受众类别
您的协作者分配给受众的类别。
匹配键
您的协作者为受众选择的匹配键。

如果您为任何协作者受众启用了受众索引得分,则相关受众将基于受众索引得分,并且所有未启用受众索引的受众都不会包含在内。 基于受众索引分数的相关受众将进行排序,以便首先显示最高索引分数。 如果没有为协作者任何受众启用受众索引,则相关受众将基于重叠百分比。

发现重叠 discover-overlaps

发现重叠,深入了解受众与协作者受众的对比情况。 默认情况下,此部分会将您的所有受众与协作者各自的受众进行比较。 使用部分底部的分页控件在可用受众中导航。

突出显示具有发现重叠部分的发现工作区。

NOTE
协作者受众的可见性取决于协作者在连接访问部分元数据可见性部分中为受众选择的设置。 如果您的协作者已将所有受众设置为专用,则此部分不会显示任何受众。

如果您的协作者未启用受众索引或重叠百分比,则不会显示受众。

要更改受众选择,请选择​更改受众

突出显示了“发现工作区”中的“更改受众”选项。

将打开​ 更改受众 ​对话框,您可以在其中选择要与协作者受众进行比较的特定受众。 选择所需的受众,或清除选择以选择所有受众,然后选择​保存

发现工作区中的“更改受众”对话框。

选择所需的受众后,发现重叠​部分会显示每个受众的以下信息:

量度
描述
身份计数
受众中唯一ID的数量。
身份重叠
推荐的受众与您的所有受众之间重叠的唯一ID数量。
重叠%
推荐受众和您的所有受众之间重叠身份的百分比。
受众索引
一个分数,根据基础受众规模和重叠情况指示一个受众与另一个受众之间的关联程度。 要了解有关分数含义的更多信息,请阅读受众索引分数部分。
受众类别
您的协作者分配给受众的类别。
匹配键
您的协作者为受众选择的匹配键。

受众指数分数 audience-index-score

受众指数分数是一个精细的量度,显示了以受众数量和重叠度为基础的一个受众与另一个受众之间的关联强度。 这有助于使受众见解符合情境,并确定潜在受众和营销活动定位的潜在受众。

使用以下公式计算索引得分:

计算索引分数的公式。

想象一下,一家汽车生产商想与一家大型电视发行商就一款新款SUV展开广告攻势。 这家汽车制造商掌握了目前拥有相似车型的客户数据,希望利用这些数据找到更多潜在客户,将他们转化为客户。 这家汽车生产商从CTV发布商的受众中寻找与目前SUV拥有者密切相符的受众。

汽车广告商与CTV发布者受众。

将计算索引得分,并可用于确定促销活动是否可能成功:

CTV发布者受众
公式
索引得分(i)
解释
基线(所有受众)
((1.3米/1.3米)/(50米/50米)) * 100
100
这是与协作者的其他受众进行比较的基准。
狂欢的观察者
((50万/ 130万)/(20米/ 50米)) * 100
96
通过定位此受众,您获得SUV拥有者的可能性比基线低4%。
喜剧爱好者
((20万/ 130万) / (6万/ 50万)) * 100
128
通过定位此受众,您获得SUV所有者的可能性比基线高出28%。
男性25-34岁
((70万/ 130万)/(12万/ 50万)) * 100
224
通过定位此受众,您获得SUV所有者的可能性比基线高出124%。
技术爱好者
((50万/ 130万) / (8米/ 50米)) * 100
240
通过定位此受众,您获得SUV所有者的可能性比基线高出140%。

为了更好地了解索引分数如何影响您的营销活动,将与分数一起提供相关性范围。

相关性区段 audience-index-relevance-bands

为了能够轻松地对不同受众和营销活动进行比较,Collaboration将索引分数转换为相关性范围(从很低到很高)。 这使您可以快速评估您的受众与协作者的受众之间的关联强度。

索引得分(i)
Relevance Band
描述
i < 60
非常低
The overlap is much less prevalent in the target audience compared to your audience, indicating a very weak relationship. Customers using this audience are much less likely to reach their target audience.
60 < i < 80
The overlap is somewhat less prevalent in the target audience compared to your audience, suggesting a weak relationship. Customers using this audience are less likely to reach their target audience.
80 < i < 120
媒介
The overlap is about as prevalent in the target audience as in your audience, indicating a typical relationship. Customers using this audience have an average likelihood of reaching their target audience.
120 < i < 140
The overlap is more prevalent in the target audience compared to your audience, showing a strong relationship. Customers using this audience are more likely to reach their target audience.
i > 140
非常高
The overlap is much more prevalent in the target audience compared to your audience, reflecting a very strong relationship. Customers using this audience are much more likely to reach their target audience.

Within the discover overlaps section, the audience index score will display the relevance band alongside the score. The score will be color-coded to indicate the relevance band, making it easy to identify the strength of the relationship at a glance. Very low and low relevance bands are displayed in orange, medium relevance bands in black, and high and very high relevance bands in green.

后续步骤

After exploring and discovering the desired audiences, it’s time to activate the audiences that should be used in the campaigns.

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