Target 活動類型

最後更新： 2024年11月15日

主題：
活動

下載描述 Adobe Target 中不同活動類型的互動式 PDF。

NOTE

為獲得最佳體驗並與他人分享，請下載互動式 Adobe Target 活動指南 PDF。

本文不包含有關Recommendations活動的資訊。不過，您可以在A/B Test、Auto-Allocate、Auto-Target和Experience Targeting (XT)活動中包含建議。如需詳細資訊，請參閱 Recommendations 作為選件。若要使用此功能，您必須具備 Target Premium 授權。

它有什麼作用？

活動類型	詳細資料
手動A/B Test	比較兩個或多個體驗，以瞭解哪個體驗最能改善整個預先指定的測試期間的轉換。如需詳細資訊，請參閱 A/B 測試。
Auto-Allocate	找出兩個或多個體驗中的獲勝者，然後將流量重新導向獲勝體驗，以隨著測試執行和學習增加轉換。如需詳細資訊，請參閱自動分配。
Auto-Target	使用進階機器學習來個人化內容，並透過找到多個高執行效能、行銷人員定義的體驗，然後根據訪客的個別客戶輪廓與類似訪客先前的行為，提供訪客量身打造的最佳體驗，藉此促進轉換。如需詳細資訊，請參閱自動鎖定目標以獲得個人化體驗。
Automated Personalization (AP)	使用進階機器學習來個人化內容，並透過結合特定選件或訊息來促進轉換，然後根據訪客的個別客戶輪廓比對訪客的不同選件變數。如需詳細資訊，請參閱 Automated Personalization。
Multivariate Test (MVT)	比較頁面上元素間選件的組合，以查看哪個選件組合對特定客群的執行效果最佳。此外，找出頁面的哪個元素在整個預先指定的測試期間最能改善轉換。如需詳細資訊，請參閱多變數測試。
體驗鎖定 (XT)	根據一組市場行銷人員定義的規則和條件為特定客群傳送內容。如需詳細資訊，請參閱體驗鎖定目標。

活動類型

詳細資料

手動A/B Test

比較兩個或多個體驗，以瞭解哪個體驗最能改善整個預先指定的測試期間的轉換。

如需詳細資訊，請參閱 A/B 測試。

Auto-Allocate

圖示自動分配

找出兩個或多個體驗中的獲勝者，然後將流量重新導向獲勝體驗，以隨著測試執行和學習增加轉換。

如需詳細資訊，請參閱自動分配。

Auto-Target

圖示 AT

使用進階機器學習來個人化內容，並透過找到多個高執行效能、行銷人員定義的體驗，然後根據訪客的個別客戶輪廓與類似訪客先前的行為，提供訪客量身打造的最佳體驗，藉此促進轉換。

如需詳細資訊，請參閱自動鎖定目標以獲得個人化體驗。

Automated Personalization (AP)

圖示 AP

使用進階機器學習來個人化內容，並透過結合特定選件或訊息來促進轉換，然後根據訪客的個別客戶輪廓比對訪客的不同選件變數。

如需詳細資訊，請參閱 Automated Personalization。

Multivariate Test (MVT)

圖示 MVT

比較頁面上元素間選件的組合，以查看哪個選件組合對特定客群的執行效果最佳。此外，找出頁面的哪個元素在整個預先指定的測試期間最能改善轉換。

如需詳細資訊，請參閱多變數測試。

體驗鎖定 (XT)

圖示 XT

根據一組市場行銷人員定義的規則和條件為特定客群傳送內容。

如需詳細資訊，請參閱體驗鎖定目標。

為什麼您使用此類型的活動？

活動類型	原因
手動A/B Test	高度控制的實驗會具有流量測量，依百分比而非規則分割，可讓您分析測試資料，收集關於您的客群的分析資料，並會決定哪個體驗的執行最佳。
Auto-Allocate	找出成功體驗和調整流量分配以盡快將成功體驗傳送給訪客的一個方式，即為支援更快和更高可能性的轉換。
Auto-Target	在多個體驗中識別獲勝者，然後傳送最適當的體驗給特定訪客的方式。鎖定目標會隨著時間適應訪客興趣的變更，因為演算法會預測在特定時間某些體驗訪客的轉換傾向。
Automated Personalization (AP)	一種方式是將一組選件 (已在單頁或多個頁面上的元素中建立或預先定義) 個人化，並傳送最佳選件組合以吸引特定訪客。
Multivariate Testing (MVT)	這個方法可以在多個元素中顯示多個選件，然後針對特定目標同時測試所產生的不重複體驗，這有助於決定哪個元素變體最成功。MVT 活動還也可以顯示哪些元素對訪客的互動帶來最正面或負面影響。
Experience Targeting (XT)	一種方式是根據一組定義的分配規則，將特定內容鎖定在特定客群。

哪類型行銷人員應該使用哪類型的活動？

活動類型

行銷人員

手動A/B Test

在統計資料方面有知識。

有時間等候測試期間結束再分析結果。

Auto-Allocate

時間很有限。

必須快速找到最佳體驗並傳送。

想要可以在測試執行時「偷看」結果。

Auto-Target

有數個符合資格的體驗。

想要根據訪客的動態和變動的輪廓，以最佳時間配對體驗與特定訪客。

Automated Personalization (AP)

有一或多個選件。

想要針對各種具有唯一輪廓和行為的特定訪客，建立可產生最佳個人化體驗的選件組合。

Multivariate Testing (MVT)

在統計資料方面有知識。

有一或多個選件。

想要分析與頁面元素互動相關的轉換趨勢。

Experience Targeting (XT)

必須傳送特定體驗或內容片段給特定客群。

統計詳細資料

活動類型

詳細資料

手動A/B Test

測試會比較每個挑戰者體驗以控制體驗，然後對所有體驗的效能進行分級，同時在與控制比較時找出成功體驗和失敗的體驗。

Auto-Allocate

測試會立即對真正的獲勝者產生統計保證，然後將更多流量導向對該成功體驗而言有較高轉換可能性的客群。

Auto-Target

透過顯示隨著時間提升度的增加或減少，最佳化機制可為每個體驗找出相關的客群，並在決定要傳送哪個體驗至哪位訪客之前。最佳化機制會根據轉換、區段、參數和輪廓指令碼做出決定。從那裡，最佳化機制會自動選擇要使用的演算法，以便產生較高的提升度和轉換率。

Automated Personalization (AP)

最佳化機制會根據新訪客行為和類似訪客過去的行為，對並行的控制群組測量選件的效能，不斷地調整要將哪些體驗傳送至哪些訪客。

Multivariate Testing (MVT)

測試有助於發掘特定元素對轉換的相關影響。

Experience Targeting (XT)

此方法定義的規則會將特定體驗或特定內容片段鎖定在特定客群。客戶可以在體驗層級進行更新。

優點與考量事項

活動類型

福利

考量事項

手動A/B Test

A/B 測試可協助您對於每個體驗執行的情況有完整的瞭解，而不僅是哪個體驗執行效果最佳。

在A/B Test中，如果您在樣本量達到之前檢視測試結果，則可能會依賴不準確的結果（您無法「偷看」之前！）。

與Auto-Allocate不同，在A/B測試中，即使您發現某些體驗勝過其他體驗，流量分配仍會維持固定。

如需A/B Test活動最佳實務的相關資訊，請參閱A/B測試該執行多久和十個常見的A/B測試陷阱以及避免方法。

Auto-Allocate

Auto-Allocate可降低一般A/B測試的成本，因為其整體轉換率高於手動A/B測試。轉換率較高，因為Auto-Allocate將更多流量推向最高績效的體驗，這表示您可以在測試期間結束之前瞭解該成功體驗的好處（您可以偷看！）。

Auto-Allocate會識別獲勝者，但不區分失敗者。如果您必須知道每個體驗執行的如何，建議您使用 A/B 測試。

Auto-Allocate功能只能與一個進階量度設定搭配使用，即「增加計數以及讓使用者留在活動中」。如果您不想要計算重複的轉換，您應該改為使用 A/B 測試。

Auto-Target

透過Auto-Target，機器學習可套用至任何型別的體驗，包括多頁體驗。 Auto-Target活動也可讓您在使用熟悉的A/B測試工作流程時取得Automated Personalization的值。

透過Auto-Target，如果您想要經常或經常變更優惠方案的內容，演演算法需要在每次變更後有足夠的時間加以利用，才能學到內容，並將內容傳送給適當的訪客。

Automated Personalization (AP)

透過Automated Personalization，您可以在一個位置收集所有優惠方案，而演演算法會決定最佳優惠方案組合。您不需指定或建置個別的體驗。Automated Personalization使用與Auto-Target相同的機器學習演演算法。

當您結合多個選件時會發生組合上的爆增，因而導致需要龐大的流量。Automated Personalization演演算法考慮許多因素；因此，需要最多的流量。

Automated Personalization無法在Analytics for Target (A4T)中使用報表。

Multivariate Testing (MVT)

透過Multivariate Testing，您可以同時測試多個元素。

Multivariate Test很耗時，而且由於有許多變數在起作用，因此不一定能產生有把握的成功體驗。

要達到完成測試所需的流量經常充滿挑戰。因為所有Multivariate Test實驗都是全階乘，一次太多變更的元素可能會快速增加許多必須測試的可能組合。

即便是具有非常高流量的網站，也可能難以在適當的時間內完成具有超過 25 個組合的測試。

Experience Targeting (XT)

透過Experience Targeting，您可以快速根據任何活動結果推斷出的深入分析採取行動。

例如，如果您執行A/B測試時，其中的挑戰者並未優於控制，但結果指出某個特定訪客區段對挑戰者的轉換比控制多四倍，則您可以使用Experience Targeting將挑戰者體驗導向至該特定區段。

Experience Targeting不允許您控制跨多個對象間體驗的分割百分比。

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