演演算法模型概述

什麼是演演算法建模 what-algo-modeling

Audience Manager演演算法模型是指使用資料科學來擴展您現有的對象，或將其分類為角色。

這是透過兩種型別的演演算法完成的： Look-Alike Modeling和Predictive Audiences。

外觀類似塑型 lam

Look-Alike Modeling可協助您透過自動化資料分析，探索新的不重複對象。 當您選取特徵或區段、時間間隔以及第一方和第三方資料來源時，程式就會開始。 您的選擇會提供演演算法模型的輸入。 分析程式執行時，會根據所選母體的共用特性來尋找符合資格的使用者。

完成時，此資料可在特徵產生器中使用，您可以在其中根據精確度和觸及率來建立特徵。 此外，您也可以建立結合演演算法特徵與規則型特徵的區段，並使用布林運算式和比較運運算元新增其他資格要求。

Look-Alike Modeling可讓您以動態方式從所有可用的特徵資料中擷取值。

若要深入瞭解Look-Alike Modeling，請參閱瞭解相似建模。

預測受眾 predictive-audiences

Predictive Audiences可協助您使用進階的資料科學技術，將未知的受眾即時分類為不重複角色。

在行銷領域中，角色是一種受眾區段，由擁有一組共同特定特徵（例如人口統計資料、瀏覽習慣、購物記錄等）的訪客、使用者或潛在購買者所定義。

Predictive Audiences模型透過Audience Manager的機器學習功能，將未知的受眾自動分類為不重複角色，進一步運用此概念。 Audience Manager會計算未知對象對一組已知對象的傾向，以達到此目的。

若要深入瞭解Predictive Audiences，請參閱預測對象總覽。