Predictive Audiences總覽 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 模型可讓您使用 Audience Manager 的機器學習功能，將未知的受眾分類為不重複角色，進一步運用此概念。Audience Manager可協助您針對一組已知的第一方受眾，計算未知第一方受眾的傾向，進而實現此目標。
建立Predictive Audiences模型時，第一步是選擇基線特徵或區段，讓您的目標對象依這些特徵或區段進行分類。 這些特徵或區段將定義您的角色。
在評估階段，模型會為您定義為基準線的每個特徵或區段建立新的Predictive Audiences區段。 下次Audience Manager看到目標受眾中未被分類為角色之訪客（不符合任何基線特徵或區段的資格）時，Predictive Audiences模型會判斷訪客應屬於哪些預測區段，並將訪客新增至該區段。
您可以在Segments頁面中識別模型建立的預測區段。 每個Predictive Audiences模型在Predictive Audiences資料夾下都有自己的資料夾，您可以按一下模型資料夾來檢視每個模型的區段。
使用個案 use-cases
為了協助您更清楚瞭解您如何使用Predictive Audiences以及何時可以使用，以下是Audience Manager客戶可以使用此功能解決的一些使用案例。
使用案例#1
身為電子商務公司的行銷人員，我想將所有網頁和行動訪客分類為各種品牌相關性類別，以便個人化其使用者體驗。
使用案例#2
身為一家媒體公司的行銷人員，我想要依我最愛的流派將我未經驗證的網頁和行動訪客分類，以便我可以跨所有管道向他們建議個人化內容。
使用案例#3
作為一家航空公司的廣告商，我想要確保我根據受眾對旅遊目的地的興趣來分類受眾，以便我可以在短短的重新定位時段內即時向他們做廣告。
使用案例#4
身為廣告商，我想即時分類第一方對象，以便快速回應熱門新聞。
使用案例#5
作為行銷人員，我想預測我的網站訪客處於哪個客戶歷程階段，例如探索、參與、購買或保留，以便我可以據此鎖定他們。
使用案例#6
身為一家媒體公司，我想將我的對象分類，這樣我就能以高價銷售廣告空間，同時為訪客提供相關的廣告。
Predictive Audiences模型的運作方式 how-predictive-audiences-models-work
建立Predictive Audiences模型時，您需要完成三個步驟：
- 首先，您至少選取兩個特徵或兩個區段，以定義您的角色。
- 接著，您可以選擇特徵或區段，定義您要分類的目標對象。
- 最後，您要選擇模型的名稱、儲存預測區段的資料來源，以及模型的Profile Merge Rule。
角色選取條件 selection-personas
您可以選擇任何第一方特徵或區段來定義您的角色。 然而，為獲得最佳結果，以下是建議的一組最佳實務：
目標對象的選取條件 selection-audience
視您的使用案例而定，若要以即時、批次，或兩者同時分類，請選擇具有大量即時和/或總母體的目標對象（trait或segment）。 與角色選擇類似，我們建議您的目標對象trait或segment具有具有豐富設定檔（traits的豐富集合）的使用者。
選取目標對象時，請分析您的使用案例，並決定您要分類的ID型別： device IDs或cross-device IDs。 您在建立模型時選取的Profile Merge Rule會定義用來將每個使用者放入預測性segments的資料。
根據最佳實務，建議您選擇與目標對象Profile Merge Rule具有相同設定的Profile Merge Rule，或是包含目標對象的設定檔型別（裝置設定檔或已驗證的設定檔）的設定檔。
Predictive Audiences模型訓練階段 model-training
演演算法必須先根據您的資料自我訓練，才能將第一方對象分類為正確的角色。
演演算法會針對您定義的每個角色，分析各自的對象，並評估其使用者在過去30天內任何即時和/或已上線特徵活動。
此步驟每24小時執行一次，以說明第一方對象中的變更。
Predictive Audiences模型分類階段 model-classification
對於即時和批次對象分類，模型會先檢查使用者是否屬於目標對象。 如果使用者符合目標受眾資格且不屬於任何角色，模型會為其指派角色資格分數。
評估第一方對象並指派分數時，模型會使用您帳戶中定義的預設 Profile Merge Rule。 最後，訪客會分類為獲得最高分數的角色。
考量事項和限制 considerations
設定Predictive Audiences模型時，請記住下列考量事項和限制：
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您最多可以建立10個Predictive Audiences模型。
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對於每個模型，您最多可以選擇50個基本特徵/區段。
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Predictive Audiences目前不支援第二方和第三方資料。
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Predictive Audiences會根據您第一方特徵，從您所有第一方資料來源執行對象分類。
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Predictive Audiences的區段評估使用您在模型建立期間選擇的 Profile Merge Rule。 若要深入瞭解Profile Merge Rules，請參閱專屬的檔案。
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部分特徵和區段不支援作為基線或目標對象。 選擇下列其中一個做為基準或目標對象時，Predictive Audiences模型將無法儲存：
- 預測性特徵和使用預測性特徵建立的區段；
- Adobe Experience Platform特徵或區段；
- 演演算法特徵；
- 第二方和第三方特徵。
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Predictive Audience segments不能在Audience Lab中使用。
Data Export Controls dec
Predictive Audiences模型建立的預測區段會繼承下列第一方資料來源的資料匯出控制項：
- 您在建立模型時選擇的第一方資料來源。
- 目標對象的第一方資料來源。 具體來說，就是組成您目標對象之traits或segments的資料匯出控制項。
- 您為模型選取之Profile Merge Rule的資料匯出控制。
新建立的預測性traits和segments將與上述第一方資料來源的聯合有相同的隱私許可權制。
具有不屬於Predictive Audiences區段隱私許可權制之其他限制的特徵，將從訓練階段中排除，且不會影響模型。
Profile Merge Rules pmr
所有預測區段都會指派給您建立模型時選取的Profile Merge Rule。 您選擇的Profile Merge Rule很重要，原因如下：
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它定義在模型分析具影響力的traits時，將使用者分類為預測性segment時，應該考慮哪些裝置和/或驗證的設定檔。
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它決定模型訓練步驟期間應該使用哪些trait型別（裝置層級或跨裝置層級），並顯示為有影響力的traits。 預測性segments是目標對象的子集。
- 如果目標對象是區段，我們建議您為模型選取與指派給目標對象相同的Profile Merge Rule，或選取包含目標對象之設定檔型別的Profile Merge Rule。
- 如果目標對象是trait，我們建議您選取一個可以存取與目標對象特徵相同資料型別的Profile Merge Rule （裝置設定檔資料或跨裝置設定檔資料）。
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使用Current Authenticated Profiles和No Device Profile選項的Profile Merge Rules僅支援即時對象分類。 如需詳細資訊，請參閱定義的設定檔合併規則選項。
選取同時使用裝置資料與跨裝置資料的Profile Merge Rule，可將可用於模型訓練與使用者分類的traits數目增加到預測性segments。
Role-Based Access Controls rbac
您為角色和對象分類選擇的特徵和區段須遵守Audience Manager角色型存取控制。
Audience Manager使用者只能選取其具有檢視許可權之角色和Target對象的特徵或區段。