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Auto-Target Summary report
有關如何解譯Adobe Target中Auto-Target Summary報表的資訊。
若要顯示Auto-Target Summary報告：
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從Activities頁面，按一下所需的Auto-Target活動。
如果您有許多活動，請按一下篩選器（
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按一下「Reports」標籤，然後按一下所需的圖示：
- Table View （
- Graph View （
- Automated Segments （
- Important Attributes** （
- Table View （
表格檢視
解譯Auto-Target報表時的一些秘訣和考量事項：
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表格中的各個列可協助您瞭解活動績效。
- 報表頁面上表格的前兩列顯示指派給控制的訪客（亦即隨機提供的體驗）與指派給個人化演演算法的訪客之間的A/B測試結果。 此資訊可用於測量個人化演演算法與隨機提供控制相較之下的執行情形。
- 剩餘的列會顯示體驗等級的結果。對於每個體驗，兩種訪客的平均回應之間會相互比較: 以隨機提供的控制來顯示體驗，或利用個人化演算法來顯示體驗。
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在報告中，每個體驗旁的綠色勾號圖示表示已為該體驗產生的個人化機器學習模型。時鐘圖示表示提供的流量還不足以建立模型。
- 因為是針對每個體驗而建立模型，看到的模型可能屬於有綠色勾號的一些體驗，也可能屬於有時鐘圖示的體驗。
- 在此情況下，為了加速活動來為所有體驗建立模型，更多流量會傳送至未建立模型的體驗。
- 至少必須有兩個體驗具有已建置的模型（綠色勾號），個人化才能開始。
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比較體驗A和體驗B的轉換率在Auto-Target中不是正確的比較。 問題在於智慧地或隨機地提供時 (即與控制相比)，體驗 A 何時表現較佳。市場行銷人員也要小心解讀個別體驗的提升度，因為個人化演算法會嘗試以整個活動的成功量度而最佳化，而非針對每個體驗。
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提升度最高的體驗可視為在母體內有最大的差異性。也就是說，演演算法已找到最喜歡該特定體驗的區段。
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表格中的各個欄會顯示造訪次數、轉換率、平均提升度和信賴等級，以及信賴度。 如需詳細資訊，請參閱A/B測試中的統計計算。
圖表檢視
使用兩個下拉式清單，選擇所需的量度、計數方法等。 如需詳細資訊，請參閱報表設定總覽：
自動化區段
此報表會顯示不同訪客對您的AP/AT活動中的選件/體驗有何不同回應。 此報表顯示Target個人化模型定義的不同自動化區段如何回應活動中的選件/體驗。
如需詳細資訊，請參閱自動化區段報表。
重要屬性
此報表說明在不同的活動中，不同屬性對於模型決定個人化的方式有多大（或多少）重要性。 此報表顯示影響模型及其相對重要性的常見屬性。
如需詳細資訊，請參閱重要屬性報表。