特徵建議
在構建細分市場時，從自己的第一方特徵中獲得即時特徵建議， Audience Marketplace 資料饋送。
視頻演示
從監視 Trait Recommendations 下面顯示視頻，然後閱讀以獲取詳細資訊。 視頻演示演示了如何處理來自您自己的第一方特徵的建議，以及來自 Audience Marketplace 資料饋送 您已訂閱。
下一個視頻概述了 Marketplace Recommendations，顯示如何根據中的資料源建議向段添加特徵 Audience Marketplace。 這些建議基於資料源 您未訂閱。
概述
Trait Recommendations，由 Adobe Sensei，將資料科學引入您的Audience Manager日常工作流。
與 Trait Recommendations，在 段生成器，您將獲得有關可包含的其他特性的建議，這些特性與段規則中的特性相似。
Audience Manager顯示，你的建議都來自你的第一黨特徵， Recommendations 和 Audience Marketplace，也請參見Wiki頁。 Recommendations from Marketplace 的子菜單。
將建議的特徵加入區段，有助於擴大您的目標對象範圍。
簡而言之：
- Audience Manager顯示 Recommendations 的子菜單。 您未訂閱的公共和專用源的市場建議可在 Recommendations from Marketplace 的子菜單。 按一下源名稱以轉到 Audience Marketplace 訂閱。
- Audience Manager最多顯示50個與段規則中類似的特徵。
- 您可以過濾掉不想查看任何建議的資料源。
- 計算相似性時，Audience Manager考慮 UUID 在過去30天裡就符合了。
- 如果看到錯誤消息「未找到類似的特徵。 性狀可能太新了。」這意味著，過去30天中，該性狀沒有活動，或者Audience Manager尚未更新有關該性狀的建議。 請在24小時後重試。
使用個案
與 Trait Recommendations，您可以根據使用Audience Manager的方式改進工作流：
- 作為營銷人員，你可以借助類似的特點快速找到對互補產品感興趣的受眾，這樣你就可以擴大觸角。
- 如果將Audience Manager用作發佈者， Trait Recommendations您可以瞭解受眾行為，並為廣告銷售或用戶購買構建更好的細分市場。
- 作為 Audience Marketplace 資料購買者，我想在不瀏覽大量源的情況下發現相關的第三方資料。
- 作為 Audience Marketplace 資料提供商，我想向購買者推薦相關資料，以便我能夠從最優且相關的訂閱中獲益。
特徵Recommendations與算法模型的差異
演算法模型
Algorithmic Models 不僅找到最具影響力的特徵，還根據這些特徵對用戶進行評分，並為每個用戶分配一個個人得分。 接著您可建立演算法特徵，來鎖定您的使用者。在 Trait Builder，您可以指定所有具有您希望針對的影響性特徵的用戶中的哪些用戶。
Algorithmic Models 使您能夠選擇精度級別不同的用戶，並test Audience Lab 哪組用戶轉換得更好。 請參閱在 Audience Lab 中比較模型中的詳細使用案例。
在 Algorithmic Models模型每8天運行一次，刷新符合算法特徵的用戶。
特徵建議
Trait Recommendations 是一種快速的方法，可以獲得與你在某段中使用的特徵類似的其他特徵。
你應該 Trait Recommendations 時間：
- 您在建立區段時需要快速的深入分析；
- 您正使用區段進行簡短的行銷活動，或想要快速隱藏轉換的受眾；
- 您正嘗試最大程度提高觸及率。
工作流程
在中構建或編輯段時 段生成器，可以探索與分段規則中的特徵相似的特徵。 的 段生成器 對於新段和現有段，工作流非常相似：
新段
-
轉到 受眾資料>段，然後按一下 添加新。
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在 性狀 下拉框，向段規則中添加至少一個特徵。
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你可以看到第一方推薦的特徵 Audience Marketplace 訂閱的源的特性建議 Recommendations 的子菜單。 的 Recommendations from Marketplace 部分顯示您未訂閱的源的特性建議。 所有這些建議都與您添加到段規則中的特徵相似。 向下滾動查看所有推薦的特性。
-
（可選）要從某些資料源中排除建議的第一方特徵，請按一下 X 要排除的資料源的符號。
note note NOTE 排除的資料源顯示在推薦特性清單的正上方。 按一下 X 框中，刪除排除項並再次查看各資料源的結果。 1. 要將推薦的特徵添加到段規則，請按一下 **+** 的雙曲餘切值。
現有段
-
轉到 Audience Data>Segments，選擇要編輯的段並按一下
-
向下滾動到 Traits 下拉框。
-
您可以看到推薦的特徵，這些特徵與分段規則中已有的特徵相似。 向下滾動查看所有推薦的特性。
-
（可選）要從某些資料源中排除建議的特徵，請按一下 X 要排除的資料源的符號。
note note NOTE 排除的資料源顯示在推薦特性清單的正上方。 按一下 X 框中，刪除排除項並再次查看各資料源的結果。 1. 要將推薦的特徵添加到段規則，請按一下 **+** 的雙曲餘切值。
當您建立或編輯段並向段規則添加特徵時，您最多會看到50個建議的特徵，與您添加的特徵類似。 如果分段規則包含多個特徵，則在分段規則中，Audience Manager使用循環方法顯示每個特徵的最佳匹配，然後每個特徵的次佳匹配，等等，顯示按種群數量排列的最大50個特徵。
例如，當段規則中有三個特徵時，建議的特徵是：
- 性狀3（人數最多的性狀）最佳匹配；
- 性狀1最佳匹配；
- 性狀2最佳匹配；
- 性狀3次最佳匹配；
- 第二個最適合性狀1，等等，直到你達到50個性狀。
要獲取針對特定特徵的建議，可以按一下段規則(1)或建議特徵視圖(2)中的特徵。
按一下第一方特性會開啟一個彈出窗口，如下圖所示。 如果建議的特徵不是段的一部分，可通過按將它們添加到段 +。
運作方式
要生成特徵推薦，Audience Manager計算 雅卡德相似性 在目標特性和您的帳戶可以訪問的所有其它特性之間，包括第三方資料。 Audience Manager顯示最多50個相似性最高的特徵。
特質相似性分數 trait-similarity-score
Audience Manager計算 Trait Similarity Score 通過求交和並數計算兩個特徵之間 UUIDs，然後把兩者分開。 對於A和B兩種特徵，計算結果如下：
另請參見以下兩個示例。
示例1 — 低特徵相似性得分
給出A和B兩個特徵，假設每個特徵都有100萬人 UUIDs,25,000 UUID其中兩個特徵都符合。
使用上述公式，將導致：25,000 / 1,975,000 = 0.012。這是個低點 Trait Similarity Score這兩個特徵是非常不同的。
示例2 — 特性相似性得分
如果A和B的相同性狀有40萬 UUID符合這兩種特質的 Trait Similarity Score 要高得多：400,000 / 1,600,000 = 0.25
如何解讀特質相似性評分
使用下表作為特徵相似性的粗略指南。 本指南基於在大多數特徵上觀察到的相似性得分。
基於角色的訪問控制(RBAC)
對於使用 Role-Based Access Controls (RBAC)，您需要具有建立和編輯段的權限才能查看推薦的特徵。 您看到的特性建議僅是您通過訪問的資料源 RBAC。
閱讀有關 RBAC 控制項 這裡。
限制
- 目前，Audience Manager不將資料夾特徵顯示為推薦特徵。 閱讀有關資料夾特徵的詳細資訊 這裡。
- 在展示特質Recommendations時，Audience Manager Boolean 運算子(AND。 OR。 NOT)。