Automated Personalization常见问题解答

在创建Automated Personalization (AP)或自动定位 (AT)活动时，您可以选择要用作控制的体验。

通过此功能，您可以根据活动中配置的流量分配百分比，将整个控制流量路由到特定体验。然后，您可以根据该体验的控制流量评估个性化流量的性能报表。

有关更多信息，请参阅使用特定体验作为控制。

• 如果要个性化低流量页面，或者要对要个性化的体验进行结构性更改，请考虑使用Auto-Target活动代替Automated Personalization。 请参阅自动定位。

• 考虑在您计划于Automated Personalization活动中使用的选件和位置之间完成一个A/B Test活动，以确保位置和选件会对优化目标产生影响。 如果A/B Test活动未能显示显着差异，Automated Personalization可能也无法生成提升。

  • 如果A/B…N测试显示体验之间没有统计学上的显着差异，则可能是以下一种或多种情况造成的：

    • 这些选件可能彼此差别不大。
    • 您选择的位置不会影响成功量度。
    • 转化漏斗中的优化目标过大，无法受所选选件的影响。

• 确保使用流量估算器，以便您了解在Automated Personalization活动中构建个性化模型需要多长时间。

• 在开始活动之前，根据您的目标，确定控制与目标之间的分配。

  根据活动的目标和您选择的控制类型，可以考虑以下三种方案：

  • 将随机体验作为控制，且活动目标是测试个性化算法的有效性：如果您的目标是评估个性化算法，那么您希望更准确地了解提升度。 如果您仅进行了A/B Test（随机提供的控制），则您还很可能希望比较体验或选件的转化率。 在这种情况下，建议向随机提供体验的控制分配 50% 的流量。
  • 将​ “随机体验”作为控制，且活动目标是最大化个性化流量：如果您习惯使用算法并希望最大化个性化流量，那么建议向控制分配10%到30%的流量。 这里做出的权衡是您在提升度信息中看到的准确性。 控制流量的置信区间更大，因为流向它们的流量更少。
  • 将特定体验作为控制，且采用任一目标类型：如果您要将特定营销人员驱动的体验与个性化模型相比较，那么建议向控制分配 10% 到 30% 的流量。仅选择一个体验作为控制时，该流量不会分布到活动中的每个选件或体验。

• 应尽可能谨慎地使用定位规则，因为它们可能会干扰模型的优化能力。

• 报表组可以限制Automated Personalization活动的成功。 仅在特定条件下使用报表组：

  • 仅在满足以下条件时才使用报表组：

    • 您计划在活动运行时替换或添加新选件。
    • 报表组中的选件对同一访客很有吸引力。
    • 该报表组中的选件具有大致相同的整体响应率。

  • 报表组中的选件之间不进行个性化。 个性化模型会将所有选件视为相同内容。

  • 切勿将一个活动中的所有选件都放到一个报表组中。这样做会导致向活动中的所有访客均匀随机提供所有选件。