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在Analysis Workspace中为Auto-Target活动设置A4T报表

Last update: Sun Aug 25 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

创建对象：

中级
用户

IMPORTANT

对于Auto-Target活动，您必须检查Analytics Workspace中的报告并手动创建A4T面板。

Auto-Target活动的Analytics for Target (A4T)集成使用Adobe Target集成机器学习(ML)算法，根据每位访客的个人资料、行为和上下文选择最佳体验，同时使用Adobe Analytics目标量度。

尽管Adobe Analytics Analysis Workspace中提供了丰富的分析功能，但由于实验活动（手动A/B Test和Auto-Allocate）和个性化活动(Auto-Target)之间存在差异，因此需要对默认 Analytics for Target 面板进行一些修改才能正确解释Auto-Target活动。

本教程介绍了为分析Analysis Workspace中的Auto-Target活动而建议的修改，这些修改基于以下关键概念：

Control vs Targeted 维度可用于区分Control体验与Auto-Target组合ML算法提供的体验。
在查看体验级别的性能划分时，应将访问用作标准化量度。此外，Adobe Analytics的默认计数方法可能包括用户实际看不到活动内容的访问，但此默认行为可以通过使用适当限定范围的区段进行修改（详细信息见下文）。
Adobe Target ML模型在其训练阶段使用访问回顾范围归因（在规定的归因模型上称为“访问回顾窗口”），并且在划分目标量度时应使用相同的（非默认）归因模型。

在Analysis Workspace中为Auto-Target面板创建A4T

要为Auto-Target报表创建A4T，请在Analysis Workspace中从 Analytics for Target 面板开始（如下所示），或以自由格式表开始。然后，进行以下选择：

Control Experience：您可以选择任何体验；但是，您稍后将覆盖此选择。请注意，对于Auto-Target活动，控制体验实际上是一种控制策略，它适用于a)在所有体验中随机提供，或b)提供单个体验（此选择在Adobe Target中的活动创建时作出）。即使您选择了选项(b)，您的Auto-Target活动也会指定特定体验作为控制。您仍然应该按照本教程中概述的方法分析Auto-Target活动的A4T。
Normalizing Metric：选择Visits。
Success Metrics：虽然您可以选择要报告的任何指标，但通常应查看与在Target中创建活动期间选择优化的同一指标有关的报告。

Auto-Target活动的

图1：Auto-Target活动的Analytics for Target面板设置。

TIP

要为Auto-Target活动设置Analytics for Target面板，请选择任何控制体验，选择Visits作为标准化量度，并选择在创建Target活动期间为优化选择的相同目标量度。

使用Control vs.Targeted维度将Target组合ML模型与您的控件进行比较

默认A4T面板专为经典（手动） A/B Test或Auto-Allocate活动设计，其目标是比较各个体验与控制体验的性能。但是，在Auto-Target活动中，控制策略和目标策略之间的第一顺序比较应该是。换句话说，确定Auto-Target组合ML模型相对于控制策略的整体性能的提升。

要执行此比较，请使用 Control vs Targeted (Analytics for Target) 维度。拖放以替换默认A4T报表中的 Target Experiences 维度。

请注意，此替换将使A4T面板上的默认Lift and Confidence计算失效。为避免混淆，您可以从默认面板中删除这些量度，并保留以下报表：

Analysis Workspace 中的Experiences by Activity Conversions面板

图2：Auto-Target活动的建议基线报告。此报表已配置为将目标流量（由组合ML模型提供）与您的控制流量进行比较。

NOTE

当前，Auto-Target的A4T报表的Control vs Targeted维度的Lift and Confidence数字不可用。在添加支持之前，可通过下载置信度计算器来手动计算Lift and Confidence。

添加量度的体验级别细分

要进一步了解集成ML模型的执行情况，可以检查 Control vs Targeted 维度的体验级别细分。在Analysis Workspace中，将 Target Experiences 维度拖动到报表中，然后分别划分每个控件维度和目标维度。

Analysis Workspace 中的Experiences by Activity Conversions面板

图3：按Target体验划分目标维度

此处显示了生成报表的示例。

Analysis Workspace 中的Experiences by Activity Conversions面板

图4：包含体验级别划分的标准Auto-Target报表。请注意，您的目标量度可能不同，并且您的控制策略可能只有一个体验。

TIP

在Analysis Workspace中，单击齿轮图标可隐藏Conversion Rate列中的百分比，以帮助将焦点集中在体验转化率上。转换率随后将格式化为小数，但会相应地将其解释为百分比。

为什么“Visits”是Auto-Target活动的正确标准化量度

分析Auto-Target活动时，始终选择Visits作为默认的标准化量度。 Auto-Target个性化为访客选择一次体验（正式地说，每次访问Target会话选择一次），这意味着向访客显示的体验在每次访问时都可能发生更改。因此，如果您使用Unique Visitors作为标准化量度，单个用户最终可能会看到多个体验（跨不同访问）这一事实将导致转化率混乱。

一个简单的示例演示了这一点：考虑一个场景，其中两个访客进入的营销活动只有两个体验。第一个访客访问了两次。访客在第一次访问时被分配给体验A，但在第二次访问时被分配给体验B（由于其配置文件状态在第二次访问时发生变化）。在第二次访问后，访客通过下订单进行转化。转化归因于最近显示的体验（体验B）。第二个访客还会访问两次，并且两次都向访客显示体验B，但不会转化。

让我们比较访客级别报表和访问级别报表：

体验

独特访客

访问次数

转化

访客规范化的转化率

访问标准化转化率

50%

33.3%

总计

50%

25%

表1：比较访客标准化和访问标准化报表的示例，其中比较决策对访问有粘性的情况（不是访客，如同常规A/B测试一样）。在此场景中，访客规范化的量度令人困惑。

如表所示，访客级别的数字存在明显的不一致性。尽管存在两个总独特访客，但这不是每个体验的单个独特访客的总和。尽管访客级别的转化率不一定错误，但在比较各个体验时，访问级别的转化率可能更有意义。在形式上，分析单位（“访问量”）与决策绑定的单位相同，这意味着可以添加和比较体验级别的量度细分。

筛选活动的实际访问次数

Target活动访问的Adobe Analytics默认计数方法可能包括用户未与Target活动交互的访问。这是由于在Analytics访客上下文中保留Target活动分配的方式。因此，访问Target活动的次数有时可能会虚增，从而导致转化率降低。

如果您希望报告用户实际与Auto-Target活动进行交互的访问（通过进入活动、显示或访问事件，或转化），您可以：

创建一个特定区段，使其包含来自所讨论Target活动的点击，然后
使用此区段筛选Visits量度。

创建区段：

在Analysis Workspace工具栏中选择 Components > Create Segment 选项。
为您的区段指定 Title。在下面显示的示例中，该区段名为"Hit with specific Auto-Target activity"。
将 Target Activities 维度拖动到区段 Definition 部分。
使用 equals 运算符。
搜索您的特定Target活动。
单击齿轮图标，然后选择 Attribution model > Instance，如下图所示。
单击 Save。

Analysis Workspace 中的区段

图5：使用如下图所示的区段过滤A4T中Auto-Target报告 的Visits量度

创建区段后，可使用该区段过滤Visits量度，以便Visits量度仅包含用户与Target活动交互的访问。

使用此区段筛选Visits：

从组件工具栏中拖动新创建的区段，并将鼠标悬停在 Visits 量度标签的基数上，直到显示蓝色的 Filter by 提示符。
发布区段。过滤器将应用于该量度。

最终面板如下所示：

Analysis Workspace 中的Experiences by Activity Conversions面板

图6：报告面板，其中的“具有特定自动定位活动的点击”区段应用于Visits指标。此区段确保报告中仅包含用户实际与相关Target活动交互的访问。

确保目标量度和归因与优化标准保持一致

A4T集成允许Auto-Target ML模型使用Adobe Analytics用于 生成性能报表 的相同转化事件数据进行培训。但是，在训练ML模型时，必须使用某些假设来解释此数据，这些假设与Adobe Analytics中报告阶段所做的默认假设不同。

具体而言，Adobe Target ML模型使用访问范围的归因模型。也就是说，ML模型假设转化必须与活动内容的显示发生在同一访问中，这样转化才会“归因”到ML模型所做的决策。这是Target保证及时训练其模型所必需的；Target不能等待最多30天的时间进行转换（Adobe Analytics中报表的默认归因窗口），然后才能将其包含在其模型的训练数据中。

因此，Target模型使用的归因（在培训期间）与查询数据时使用的默认归因（在生成报告期间）之间的差异可能会导致差异。甚至可能显示ML模型表现不佳，而实际上问题出在归因上。

TIP

如果ML模型正在针对某个量度进行优化，而该量度的归因不同于您在报表中查看的量度，则模型可能无法按预期发挥作用。为避免出现这种情况，请确保报表上的目标量度使用Target ML模型使用的量度定义和归因相同。

确切的量度定义和归因设置取决于您在活动创建期间指定的优化条件。