使用屬性執行功能測試

最後更新： 2025年5月5日

主題：
APIs/SDKs

建立對象：

開發人員

步驟摘要

為您的組織啟用on-device decisioning
建立A/B Test活動
定義您的A和B
新增對象
設定流量分配
將流量分佈設為變數
設定報告
新增追蹤KPI的量度
實作程式碼以使用屬性執行功能測試
實作程式碼以追蹤轉換事件
使用屬性啟用功能測試

注意

假設您是一間零售電子商務公司。當客戶瀏覽及排序您的產品目錄時，您想要提高轉換率。您有假設認為，某些排序演演算法和分頁策略會產生比其他演演算法更好的結果。為了測試此理論，您決定執行功能測試，該測試涉及使用一般使用者的不同排序選項來重新設計排序Widget。您想要確保此功能測試會在幾乎零延遲的情況下執行，以免對使用者體驗造成負面影響，並扭曲結果。

1.為您的組織啟用on-device decisioning

啟用裝置上決策可確保在幾乎零延遲的情況下執行A/B活動。若要啟用此功能，請瀏覽至Adobe Target中的 Administration > Implementation > Account details，並啟用 On-Device Decisioning 切換按鈕。

替代影像

注意

您必須擁有管理員或核准者使用者角色，才能啟用或停用 On-Device Decisioning 切換功能。

啟用 On-Device Decisioning 切換後，Adobe Target會開始為您的使用者端產生 規則成品。

2.建立A/B Test活動

在Adobe Target中，導覽至 Activities 頁面，然後選取 Create Activity > A/B test。
在 Create A/B Test Activity 強制回應視窗中，保留預設的 Web 選項為已選取(1)、選取 Form 作為您的體驗撰寫器(2)、選取具有 No Property Restrictions (3)的 Default Workspace，然後按一下 Next (4)。

3.定義您的A和B

在活動建立的 Experiences 步驟中，提供活動的名稱(1)並新增第二個體驗，即體驗B，方法是按一下 Add Experience (2)按鈕。輸入應用程式中要使用屬性執行特徵測試的位置(3)名稱。在下列範例中，product-results-page是為體驗A定義的位置。（也是為體驗B定義的位置。）

Experience A 將包含代表您商業邏輯執行下列動作的JSON：
- 透過test_sorting功能標幟啟動排序演演算法功能
- 執行sorting_algorithm _**_attribute中定義的建議排序演演算法
- 依pagination_limit中定義的分頁策略所定義，每頁傳回50項產品
在體驗A中，按一下以選取 Create JSON Offer，將內容從 Default Content 變更為JSON，如下所示(1)。
定義具有test_sorting、sorting_algorithm和pagination_limit旗標和屬性的JSON，這些旗標和屬性將用於起始分頁限製為50個產品的建議排序演演算法。

注意
當Adobe Target儲存使用者以檢視體驗A時，將會傳回範例中具有已定義屬性的JSON。在您的程式碼中，您需要檢查功能標幟test_sorting的值，以檢視是否應開啟排序功能。若是如此，您將會使用sorting_algorithm屬性的建議值，在產品清單檢視中顯示建議產品。為您的應用程式顯示的產品限制將為50，因為這是pagination_limit屬性的值。

Experience B 將定義代表您的商業邏輯執行下列動作的JSON：
- 透過test_sorting功能旗標啟動排序演演算法功能
- 執行sorting_algorithm _**_attribute中定義的best_sellers排序演演算法
- 依pagination_limit中定義的分頁策略所定義，每頁傳回50項產品
注意
當Adobe Target儲存使用者以檢視體驗B時，將會傳回範例中具有已定義屬性的JSON。在您的程式碼中，您需要檢查功能標幟test_sorting的值，以檢視是否應開啟排序功能。若是如此，您將會使用sorting_algorithm屬性的best_sellers值，在產品清單檢視中顯示最暢銷的產品。為您的應用程式顯示的產品限制將為50，因為這是pagination_limit屬性的值。

4.新增對象

在 Targeting 步驟中，保留 All Visitors 對象。這可讓您瞭解排序功能的影響，以及哪個演演算法和專案數量對結果影響最大。

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5.設定流量分配

定義訪客百分比，以用來測試排序演演算法和分頁策略。換言之，您要將這個測試轉出到您的使用者中哪個百分比？在此範例中，若要將此測試部署給所有登入的使用者，請將流量分配維持在100%。

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6.將流量分佈設為變數

定義會看見建議與最暢銷商品排序演演算法的訪客百分比，限製為每頁50項產品。在此範例中，流量分配在體驗A和B之間維持50/50的分割比例。

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7.設定報告

在 Goals & Settings 步驟中，選擇 Adobe Target 作為 Reporting Source，以便在Adobe Target UI中檢視您的A/B測試結果，或選擇 Adobe Analytics 以便在Adobe Analytics UI中檢視這些結果。

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8.新增追蹤KPI的量度

選擇 Goal Metric 以使用屬性測量功能測試。在此範例中，成功取決於使用者是否購買產品，取決於他們看到的排序演演算法和分頁策略。

9.使用屬性實施功能測試至您的應用程式

Node.js

const TargetClient = require("@adobe/target-nodejs-sdk");
const options = {
  client: "testClient",
  organizationId: "ABCDEF012345677890ABCDEF0@AdobeOrg",
  decisioningMethod: "on-device",
  events: {
    clientReady: targetClientReady
  }
};
const targetClient = TargetClient.create(options);

function targetClientReady() {
  return targetClient.getAttributes(["product-results-page"]).then(function(attributes) {
    const test_sorting = attributes.getValue("product-results-page", "test-sorting");
    const sorting_algorithm = attributes.getValue("product-results-page", "sorting_algorithm");
    const pagination_limit = attributes.getValue("product-results-page", "pagination_limit");
  });
}

Java

import com.adobe.target.edge.client.ClientConfig;
import com.adobe.target.edge.client.TargetClient;
import com.adobe.target.delivery.v1.model.ChannelType;
import com.adobe.target.delivery.v1.model.Context;
import com.adobe.target.delivery.v1.model.ExecuteRequest;
import com.adobe.target.delivery.v1.model.MboxRequest;
import com.adobe.target.edge.client.entities.TargetDeliveryRequest;
import com.adobe.target.edge.client.model.TargetDeliveryResponse;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .client("testClient")
    .organizationId("ABCDEF012345677890ABCDEF0@AdobeOrg")
    .build();
TargetClient targetClient = TargetClient.create(config);
MboxRequest mbox = new MboxRequest().name("product-results-page").index(0);
TargetDeliveryRequest request = TargetDeliveryRequest.builder()
    .context(new Context().channel(ChannelType.WEB))
    .execute(new ExecuteRequest().mboxes(Arrays.asList(mbox)))
    .build();
Attributes attributes = targetClient.getAttributes(request, "product-results-page");
String testSorting = attributes.getString("product-results-page", "test-sorting");
String sortingAlgorithm = attributes.getString("product-results-page", "sorting_algorithm");
String paginationLimit = attributes.getString("product-results-page", "pagination_limit");

10.實作程式碼以追蹤轉換事件

Node.js

//... Code removed for brevity

//When a conversion happens
TargetClient.sendNotifications({
    targetCookie,
    "request" : {
      "notifications" : [
        {
          type: "click",
          timestamp : Date.now(),
          id: "conversion",
          mbox : {
            name : "product-results-page"
          }
        }
      ]
    }
})

Java

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
  .client("acmeclient")
  .organizationId("1234567890@AdobeOrg")
  .build();
TargetClient targetClient = TargetClient.create(config);

Context context = new Context().channel(ChannelType.WEB);

ExecuteRequest executeRequest = new ExecuteRequest();

NotificationDeliveryService notificationDeliveryService = new NotificationDeliveryService();

Notification notification = new Notification();
notification.setId("conversion");
notification.setImpressionId(UUID.randomUUID().toString());
notification.setType(MetricType.CLICK);
notification.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
notification.setTokens(
    Collections.singletonList(
        "IbG2Jz2xmHaqX7Ml/YRxRGqipfsIHvVzTQxHolz2IpSCnQ9Y9OaLL2gsdrWQTvE54PwSz67rmXWmSnkXpSSS2Q=="));

TargetDeliveryRequest targetDeliveryRequest =
    TargetDeliveryRequest.builder()
        .context(context)
        .execute(executeRequest)
        .notifications(Collections.singletonList(notification))
        .build();

TargetDeliveryResponse offers = targetClient.getOffers(request);
notificationDeliveryService.sendNotification(request);

Attributes attributes = targetClient.getAttributes(request, "product-results-page");
String testSorting = attributes.getString("product-results-page", "test-sorting");
String sortingAlgorithm = attributes.getString("product-results-page", "sorting_algorithm");
String paginationLimit = attributes.getString("product-results-page", "pagination_limit");

11.使用屬性啟用功能測試

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