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建立排名公式 create-ranking-formulas

最後更新： 2026年5月5日
  • 適用對象：
  • Journey Orchestration

建立對象：

  • Intermediate
  • User

排名公式​可讓您定義規則，決定應先顯示哪個優惠，而不是考慮優先順序分數。

若要建立這些規則，Adobe Journey Optimizer​中的AI公式產生器可提供更大的彈性，並可控制優惠的排名方式。 您現在可以定義自訂排名公式，這些公式透過引導式介面組合AI模型分數、優惠方案優先順序、設定檔屬性、優惠方案屬性和內容訊號，而不是僅仰賴靜態優惠方案優先順序。

此方法可讓您根據AI驅動的傾向、業務價值和即時內容的任意組合，動態調整優惠方案排名，讓您更輕鬆地根據行銷目標和客戶需求做出決策。 AI公式產生器支援簡單或進階公式，視您要套用多少控制項而定。

建立排名公式後，您可以將其指派給選取策略。 如果使用此選擇策略時多個優惠方案都符合呈現的條件，決策引擎會使用選取的公式來計算要先傳送哪個優惠方案。

➡️ 在影片中探索此功能

護欄與限制 ranking-guardrails

建立排名公式之前，請記住下列限制：

  • AI公式產生器不支援使用連續量度的個人化最佳化模型。
  • 在排名公式中使用AI模型時，資料不會反映在保留和模型驅動流量🔗報表的轉換率中。
  • 排名公式中的巢狀深度限製為30個層級，測量方式為計算PQL字串中的)。
  • UTF-8編碼字元的排名公式字串最多可達8KB （8,000個ASCII字元或2,000-4,000個非ASCII字元）。
  • 排名公式不支援回顧期間（例如，上個月以來的體驗事件）。 嘗試儲存此類公式會觸發錯誤。
  • AI支援的公式最佳化只適用於程式碼型PQL運算式在UTF-8編碼大小中大於​ 2 KB ​的排名公式；不會分析較小的公式。

建立排名公式並設定屬性 create-ranking-formula

若要建立排名公式，請遵循下列步驟。

  1. 存取​ 策略設定 ​功能表，然後選取​ 排名公式 ​索引標籤。 此時會顯示先前建立的公式清單。

  2. 按一下​建立公式。

  3. 指定公式名稱，並視需要新增說明。

    {width="80%"}

  4. 或者，按一下​ 選取AI模型 ​以設定模型，此模型將作為建立排名公式的參考。

    當您在下方定義公式時每次參考模型分數時，將會使用您選取的AI模型。

  5. 定義將決定相符決策專案排名分數的條件。 您可以：

使用 Adobe Experience Platform 資料 aep-data

在​ 資料集查詢 ​區段中，您可以使用Adobe Experience Platform的資料來動態調整排名邏輯，以反映真實世界的狀況。

這尤其適合用於經常變更的屬性，例如產品可用性或即時定價。 瞭解如何將Adobe Experience Platform資料用於決策

使用公式產生器定義條件 ranking-select-criteria

定義將決定相符決定專案排名分數的​條件。

透過直覺式介面，您可以透過調整AI分數（傾向）、選件值（優先順序）、情境槓桿和外部設定檔傾向來微調決策，以個別或結合方式最佳化每個互動。

  1. 如有需要，請按一下​切換至程式碼編輯器，在公式產生器旁新增使用​ PQL語法 ​的運算式。 此選項補充了下列步驟中的使用者介面欄位，因此您可以在相同的排名公式中結合這兩種方法。 如需如何使用PQL語法的詳細資訊，請參閱專屬檔案。 使用程式碼編輯器區段中提供決定專案屬性的語法和複製貼上範例。

    note
    NOTE
    切換至程式碼編輯器，會將運算式式式輸入新增至您的條件，而不會移除其他使用者介面欄位。

  2. 在​ 條件1 ​區段中，執行下列動作，指定您要套用排名分數的決定專案：

    {width="70%"}

  3. 或者，您可以指定其他元素，將條件的符合條件調整為true。

    {width="80%"}

    例如，您定義了條件1，例如​ 天氣 ​自訂屬性​等於 溫暖​條件。 此外，您可以新增其他條件，例如，如果滿足第一個條件，而且請求時的溫度超過75度，則條件1為true。

  4. 建立運算式，將排名分數指派給符合上述條件之決定專案。 您可以參考下列任一專案：

    • 來自於您在​ 詳細資料 ​區段以上中選擇的AI模型；
    • 決定專案的優先順序，這是在建立決定專案時手動指派的值；
    • 可能存在於設定檔上的任何屬性，例如任何外部衍生的傾向分數；
    • 能以自由格式指派的靜態值；
    • 以上各項的任意組合。

    {width="70%"}

    note
    NOTE
    按一下欄位旁的圖示，新增預先定義的變數。

  5. 按一下[新增條件]​​，視需要多次新增一或多個條件。 邏輯如下：

    • 如果指定決策專案的第一個條件為true，則其優先於下一個條件。
    • 如果不為true，則決策引擎會繼續執行第二個標準，以此類推。

  6. 在最後一個欄位中，您可以建立運算式，該運算式將被指派給不符合上述條件的所有決定專案。

    {width="70%"}

    accordion
    排名公式範例

    {width="80%"}

    如果決策專案的區域（自訂屬性）等於設定檔的地理標籤（設定檔屬性），此處表示的排名分數（決策專案優先順序、AI模型分數和靜態值的組合）將套用至符合該條件的所有決策專案。

  7. 當您的公式準備就緒時，按一下​建立。

您現在可以從清單中存取排名公式，以檢視其詳細資訊，並編輯或刪除它。 已準備好在選取策略中使用它來排名合格的決定專案。

使用程式碼編輯器定義條件 ranking-code-editor

當您想要將排名邏輯寫入或編輯為​ PQL ​運算式時，請使用​切換至程式碼編輯器。

NOTE
此動作將阻止您返回此公式的預設產生器檢視。

您可以利用設定檔屬性、內容資料和決定專案屬性。

例如，如果實際天氣炎熱，您想要提高所有具有「炎熱」屬性之選件的優先順序。 若要這麼做，已在決策呼叫中傳遞​contextData.weather=hot。

{width="80%"}

若要在公式中運用與決策專案相關的屬性，請務必遵循排名公式程式碼中的正確語法。 展開每個區段以取得詳細資訊：

利用決策專案標準屬性
利用決策專案自訂屬性

您可以視需要建立許多不同的程式碼型排名公式。 以下是一些範例。

根據設定檔屬性，以特定優惠方案屬性提升優惠方案

如果設定檔位在與優惠方案對應的城市，則將該城市中所有優惠方案的優先順序加倍。

排名公式：

code language-none 
if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)
結束日期距離現在不足24小時的提升選件

排名公式：

code language-none 
if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)
根據客戶購買所提供產品的傾向提升優惠方案

您可以根據客戶傾向分數來提升優惠方案的分數。

在此範例中，執行個體租使用者是​_salesvelocity，而且設定檔結構描述包含儲存在陣列中的分數範圍：

有鑑於此，對於設定檔，例如：

code language-none 
{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}
根據設定檔的郵遞區號和年收入提升優惠方案

在此範例中，系統一律會先嘗試顯示郵遞區號相符選件，如果未找到相符專案，則會退回一般選件，避免顯示專供其他郵遞區號使用的選件。

code language-pql 
if( offer._luma.offerDetails.zipCode = _luma.zipCode,luma.annualIncome / 1000 + 10000, if( not offer.luma.offerDetails.zipCode,_luma.annualIncome / 1000, -9999) )

公式的作用：

  • 如果優惠方案與使用者有相同的郵遞區號，請將分數設定為非常高，系統就會先挑選優惠方案。
  • 如果優惠完全沒有郵遞區號（這是一般優惠方案），請根據使用者的收入給予正常分數。
  • 如果優惠方案的郵遞區號與使用者不同，請將分數設定為非常低，以免選取優惠方案。
根據內容資料提升優惠方案

Journey Optimizer可讓您根據呼叫中傳遞的內容資料，提升某些優惠方案。 例如，如果傳遞contextData.weather=hot，則必須提升所有具有attribute=hot的優惠方案的優先順序。

note
NOTE
如需有關如何傳遞內容資料的詳細資訊，請參閱本節。

請注意，使用​決策 API時，內容資料會新增至請求內文中的設定檔元素，如下例所示：

code language-none 
"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]

}],

AI支援的公式最佳化 optimize

Journey Optimizer可以自動分析排名公式，並建議保留原始邏輯的簡化。 只有PQL運算式大於​2 KB （UTF-8編碼）的公式才合格，不會分析較小的運算式。 找到簡化後，清單中的公式名稱旁邊會出現紅色指示器。

NOTE
AI支援的公式最佳化依賴與​ AI Assistant ​相同的產生AI功能，並使用相同的存取控制。 必須授予使用者在​ AI小幫手 ​資源上的​ 產生內容 ​許可權。 如需詳細資訊，請參閱存取AI小幫手。

若要最佳化排名公式：

  1. 在排名公式清單中，按一下公式名稱旁的紅色指標圖示。

  2. 最佳化​視窗隨即開啟，顯示原始PQL運算式與AI建議的版本。

  3. 若要驗證這兩個運算式是否產生相同的排名結果，請按一下[下載最佳化分析(TSV)] ，下載一個檔案，顯示如何針對每個版本評估模擬設定檔。

  4. 一旦滿意，按一下​套用，以最佳化的運算式取代原始運算式。

作法影片 video

了解如何使用 Adobe Journey Optimizer 中的 AI 公式產生器，建立自訂產品建議排名策略。

https://video.tv.adobe.com/v/3464446/?learn=on&enablevpops
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