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目次

  • その他のTealium iQ Tag Managementドキュメント
  • More Getting Started Guides
  • 役に立つリソース
IQ TAG MANAGEMENT/GETTING STARTED

次のステップ

iQ Tag Managementの次のステップについて説明します。

製品がどのように機能するか、どういうデータが必要か、そしてパフォーマンスの向上に何を期待するかについて、基本的なことは理解できたので、先に進みましょう。以下の参照記事は、Tealium Learning Community(TLC)ナレッジベースの一部です。トピックには、システムのさまざまなコンポーネントを設定および構成し、パフォーマンスの微調整を行い、証明済みのベストプラクティスを学習するのに必要な詳細情報が含まれます。

その他のTealium iQ Tag Managementドキュメント

タグの追加、読み込みルールと拡張機能の構成、インストールの検証方法に関する基本事項は理解できたので、ドキュメントをさらに深く掘り下げて、詳しい情報を確認しましょう。

  • Adding utag.js to your site
  • Event Tracking

More Getting Started Guides

  • Getting Started with EventStream
  • Getting Started with AudienceStream

役に立つリソース

ヘルプを入手したり、新機能について学習したり、ベストプラクティスを表示および共有したりするには、以下のリソースにアクセスしてください。

  • Tealium Learning Community (TLC) Tealium顧客と製品エキスパートが参加するコラボレーション環境。Tealiumスタッフによって監視されています。当社の製品ドキュメントも用意されています。
  • Tealium Learning YouTubeチャネル Tealiumスタッフとエキスパートが具体的な実装、機能、ベストプラクティスについて詳しく解説する動画を配信するTealium YouTubeチャンネル。
  • Tealium Education さまざまなレベルの認定が含まれるオンサイトおよびオンデマンド学習の公式サイト。
  • Tealium Support Desk Tealiumテクニカルサポートチームにチケットを提出するための公式サイト。
Web Companionの検証

 
  • iQ Tag Management
  • はじめに
    • はじめに
    • データレイヤーの基本
    • データレイヤーの基本: 共通変数の追加
    • タグの基本
    • タグの基本: タグの追加
    • タグの基本: 読み込みルールの追加
    • タグの基本: データマッピングの追加
    • 拡張機能
    • 拡張機能: 拡張機能の追加
    • 保存と公開
    • 変更の保存
    • 公開環境
    • 保存と公開
    • インストールとテスト
    • utag_dataとutag.jsのインストール
    • コードセンターの使用
    • Web Companionの検証
    • 次のステップ
  • EventStream
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    • はじめに
    • データソース
    • データソース: データソースの追加
    • データソース: インストールとテスト
    • Live Events
    • イベント仕様
    • イベント仕様: 仕様の追加
    • イベント仕様: データ品質
    • イベントフィード
    • イベントフィード: フィードの追加
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    • コネクタ: コネクタの追加
    • トレース
    • トレース: トレースでのテスト
    • 保存と公開
    • 次のステップ
  • AudienceStream
  • はじめに
    • はじめに
    • 属性
    • 属性: エンリッチメント
    • 属性: バッジ
    • 属性: オフラインデータ(オムニチャネル)
    • Visitor Stitching
    • Visitor Stitching: 訪問者ID
    • Visitor Stitching: パート1
    • Visitor Stitching: パート 2
    • Visitor Stitching: 検出
    • オーディエンス
    • コネクタ
    • コネクタ: コネクタの追加
    • トレース
    • トレース: トレースでのテスト
    • 保存と公開
    • 次のステップ
  • Predict ML
  • はじめに
    • 概要
    • 予測の紹介
    • 用語集
    • 使用可能な階層
    • 前提条件
    • 戦略と目的
    • 複数のアプローチ
    • データの準備
    • モデルのスコアとレーティング
    • モデル作成
    • モデルについて
    • モデルの追加
    • 確認とトレーニングの開始
    • モデル評価
    • トレーニング済みバージョンの評価
    • モデルの再トレーニング
    • モデルのデプロイ
    • モデルの削除
    • モデル監視
    • モデルの正常性の表示
    • デプロイ済みモデルの正常性スコア
    • オーディエンスの予測
    • オーディエンスの検討事項
    • 高度なトピック
    • モデルの再トレーニングに関する推奨
    • Visitor Stitchingが予測モデルに影響を与える方法
    • データのコンプライアンスと使用方法
    • マシンラーニングと人工知能(AI)の比較
    • マシンラーニングのコンセプトとテクノロジー

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最終更新日 :: 2020年August月27日       ご意見有難うございます。
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