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AI Predictive Targeting は、Web Experimentation と Feature Experimentation の両方で利用可能なアドオンです。詳細についてはカスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。
Kameleoon AI Predictive Targeting は機械学習を使用してリアルタイムで propensity スコアを計算するため、特定のゴールに対するコンバージョンの可能性に基づいて訪問者をターゲット指定できます。

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前提条件

セグメントで Likelihood to convert 条件を使用するには、次の準備が必要です。
  1. 少なくとも 1 つのゴールで AI Predictive Targeting を有効にする。ゴールで AI Predictive Targeting を有効にする を参照してください。
  2. 少なくとも 1 つのトリガーを構成しておく。意味のあるトリガーの選び方については、適切なトリガーの選び方 を参照してください。
  3. AI モデルの学習フェーズが完了するまで待つ(デフォルトでは 7 日間および 100,000 訪問)。

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Likelihood to convert を使用したセグメントの作成または編集

  1. Settings > Segments をクリックします。
  2. セグメントを作成するには New segment をクリックするか、既存のセグメントで Edit をクリックします。
  3. セグメントビルダーで Conversions セクションを展開します。
  4. Likelihood to convert をクリックします。
Condition selection
  1. 可能性の範囲を選択します。事前定義されたバケット(Very low、Low、Moderate、High、Very high)のいずれかを選択できます。それぞれが対象オーディエンスのおよそ 20% に相当します。あるいは、Personalized を選択して、0 から 100 の間でカスタム範囲を定義できます。スコア 0 は他の訪問者と比較して最も低い予測コンバージョン確率を示し、スコア 100 は最も高いことを示します。
  2. AI Predictive Targeting を有効にしたゴールを選択します。
  3. 予測に関連付けるトリガーを選択します。
  4. Save をクリックして確定します。
再利用可能なセグメントを作成せずに、クイックターゲティング を通じて Likelihood to convert 条件を実験に直接適用することもできます。

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AI モデルステータスバッジ

Likelihood to convert 条件を使用するすべてのセグメントには、AI モデルの進捗を一目で監視できるようにステータスバッジが表示されます。

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学習進捗を表示する

AI Learning バッジにカーソルを合わせると、正確なトレーニング進捗を示すツールチップが表示されます。
  • Time: 7 日中 X 日経過
  • Traffic: 100,000 訪問中 X 訪問収集済み
AI Learning
モデルが AI Learning 状態の間、Likelihood to convert 条件は非アクティブです。セグメントは他のアクティブな条件のみを使用して訪問者をターゲットにします。

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Experiments ダッシュボードから AI Predictive Targeting のステータスを監視する

Experiments ダッシュボードを離れることなく、AI モデルのステータスを確認できます。
  1. 実験に関連付けられた情報アイコンにカーソルを合わせます。
  2. 開いたペインで、セグメント横の キラキラ アイコンにカーソルを合わせます。
  3. ツールチップにそのセグメントの現在の AI ステータスが表示されます。
AI Predictive Targeting from Experiments dashboard

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キャンペーンでセグメントを使用する

AI モデルが AI Active ステータスに達した後、セグメントを次に追加します。