建立模型

Last update: Tue Apr 22 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

主題：

建立對象：

使用者
管理員

為了建置您的自訂AI支援模型，介面會提供逐步引導模型設定流程。

在Mix Modeler的 Models 介面中，選取 Open model canvas。

設定

您在 Setup 步驟中定義名稱和說明：

輸入您的模型 Name，例如Demo model。輸入 Description，例如Demo model to explore AI featues of Mix Modeler。
選取 Next 以繼續下一個步驟。選取 Cancel 以取消模型組態。

設定

您在 Configure 步驟中設定您的模型。設定涉及轉換目標的定義、行銷接觸點、合格的資料母體、外部和內部因素等。

在 Conversion goal 區段中：
1. 從 Conversion 下拉式功能表中選取轉換。可用的轉換是您在Harmonized datasets中定義為轉換一部分的轉換。例如 Online Conversion。
2. 您可以選取 Create a conversion，直接從模型組態中建立轉換。
在「Marketing touchpoints」區段中，您可以選取一或多個行銷接觸點，對應至您在Harmonized datasets中定義為行銷接觸點一部分的行銷接觸點。
1. 從 Touchpoint include 下拉式功能表中選取一或多個行銷接觸點。
  - 您可以使用移除接觸點。
  - 您可以使用 Clear all 移除所有接觸點。
2. 您可以選取 Create a touchpoint，以直接從模型設定中建立行銷接觸點。
NOTE
您無法使用具有重疊資料的接觸點來設定模型，而且必須至少有一個具有花費的接觸點。
根據預設，系統會針對您協調檢視中的所有資料產生一個分數。若要僅對母體的子集評分，請使用 Eligible data population 區段中的容器定義一或多個篩選器。
- 針對每個容器，定義一或多個事件。
  1. 針對每個事件：
    1. 從 選取協調欄位 中選取量度或維度。
    2. 選取適當的運運算元： equals、not equals、less than、greater than、starts with、doesn’t start with、ends with、doesn’t end with、contains、doesn’t contain、is in 或 is not in。
    3. 在 輸入或選取值。
  2. 若要在容器中新增其他事件，請選取 Add event。
  3. 若要從容器移除事件，請選取。
  4. 若要使用容器中定義的所有或多個事件進行篩選，請選取 Any of 或 All of。標籤會相應地從 Include … Or … 變更為 Include … And …。
- 若要新增合格的資料母體容器，請選取 Add eligible population。
- 若要移除合格的資料母體容器，請在容器中選取，然後從內容功能表中選取 Remove marketing touchpoint。
- 在容器之間選取 And 和 Or，為您的合格資料母體建置更複雜的定義。
若要將包含外部因子的資料集新增至模型，請在 External factors dataset 區段中使用一或多個容器。 S&P指數就是外部因素的範例。
- 對於每個容器：
  1. 輸入 External factor name，例如External Factors。
  2. 從 Dataset 下拉式功能表中選取資料集。您可以選取來管理資料集。如需詳細資訊，請參閱資料集。
  3. 從 Impact on conversion 下拉式功能表中選取選項： Auto select、Positive 或 Negative。預設選項為 Auto select，可讓模型判斷影響。您可以覆寫預設值。
- 若要新增其他外部因素資料集容器，請選取 Add external factor。
- 若要移除外部因子資料集容器，請選取。
若要將包含內部因子的資料集新增至模型，請在 Internal factors dataset 區段中使用一或多個容器。電子郵件行銷資料是內部因素的範例。
- 對於每個容器：
  1. 輸入 Internal factor name，例如Email Marketing Data。
  2. 從 選取資料集 中選取資料集。您可以選取來管理資料集。如需詳細資訊，請參閱資料集。
  3. 從 Impact on conversion 下拉式功能表中選取選項： Auto select、Positive 或 Negative。
- 若要新增其他內部因子資料集容器，請選取 Add internal factor。
- 若要移除內部因子資料集容器，請選取。
若要定義模型的回顧期間，請在 Give contribution credit to touchpoints occurring within 中輸入介於1到52之間的值…… weeks prior to the conversion。
選取 Next 以繼續下一個步驟。如果需要更多組態，紅色外框和文字會說明需要哪些額外組態。
選取 Back 以返回上一步。
選取 Cancel 以取消模型組態。

進階

您可以在 Advanced 步驟中指定進階設定。在此步驟中，您可以啟用多重接觸歸因(MTA)模型。

在 Spend share 區段中：
- 若要在行銷資料稀疏時使用歷史行銷投資比率來通知模型，請啟動 Allow spend share。建議使用此設定，尤其是在下列情況下：
  - 管道沒有足夠的觀察值（例如支出、曝光或點按頻率低）。
  - 您正在模型化尖峰但一般且可能高花費的媒體（例如某些品牌的電視節目），這些媒體中的資料可能會很稀疏。
  NOTE
  對於一次性投資（例如超級碗廣告），請考慮將該資料納入為因素，而非依賴支出份額。
在 MTA enabled 區段中：
- 若要啟用模型的MTA功能，請啟動 MTA enabled。如果您已啟用MTA，則在您已訓練並評分您的模型後，即可使用多重接觸歸因深入分析。檢視模型深入分析中的歸因索引標籤。
在 Prior knowledge 區段中：
1. 選取 Rule type，預設為 Absolute values。
2. 使用 Contribution proportion 欄，為 Name 底下列出的任何管道指定貢獻百分比。
3. 您可以視情況為每個管道新增 Level of confidence 百分比。
4. 必要時，請使用 Clear all 清除 Contribution proportion 與 Level of confidence 欄的所有輸入值。

排程

您可以在 Schedule 步驟中排程模型的訓練和計分。

在 Schedule 區段中，您可以排程模型訓練和評分。

若要排程模型評分與訓練：
1. 開啟 Enable scheduled model scoring and training。
2. 選取 Scoring frequency：
  - Daily：輸入有效時間（例如05:22 pm）或使用。
  - Weekly：選取一週的某天，然後輸入有效的時間（例如05:22 pm）或使用。
  - Monthly：從[Run on every]下拉式功能表中選取一個月中的某一日，然後輸入有效時間（例如05:22 pm）或使用。
3. 從下拉式功能表中選取 Training frequency： Monthly、Quarterly、Yearly 或 None。
在 Define training window 區段中，選取：
- Have Mix Modeler select a helpful training window 和
- Manually input a training window。選取時，在 Include events the following years prior to a conversion 中定義年數。
選取 Finish 以完成您的模型設定。
- 在 Create instance? 對話方塊中，選取 Ok 以立即觸發第一組訓練和評分回合。您的模型已列出，狀態為 Awaiting training。
  
  選取 Cancel 以取消。
- 如果需要更多組態，紅色外框和文字會說明需要哪些額外組態。
選取 Back 以返回上一步。

選取 Cancel 以取消模型組態。

recommendation-more-help