モデルについて

仕組み

Tealium Predictは、Tealium AudienceStream CDP製品と連携して動作し、訪問レベルと訪問者レベルの属性を評価します。これらの属性を使用すると、特定のユーザーアクションの予測に使用される複数のデータモデルを作成できます。

仕組みは次のとおりです。

• 属性の準備を確認します
• ターゲット属性を1つ選択します
• 出力属性に名前を付けます
• モデルのトレーニングを実施し、確認します
• 除外する複数の属性を選択します（オプション）
• 再トレーニングと絞り込みを行います

属性の準備の決定

使用可能な属性ドロップダウンリストの中で、各属性の隣にその属性の準備状況が表示されます。この機能は、次の例に示すように、ある属性候補をターゲットの出力属性として使用する場合にReady（準備完了）とNot Ready（準備できていない）のどちらであるかを事前に決定するのに役立ちます。

ターゲット、出力、除外の各属性

モデルを定義するときに、AudienceStreamプロファイル内にある各属性が確認され、予測しようとする特定のアクションに対して予測の関係にある上位の複数の属性が自動的に決定されます。

• Target Attribute（ターゲット属性）
  ターゲット属性とは、モデルを定義するときに選択されたAudienceStream属性のことで、予測しようとするユーザーアクションを表しています。モデルを構築するときに、ドロップダウンリスト内に表示される訪問レベルまたは訪問者レベルのブール値属性から、ターゲット属性を1つ選択します。 ターゲット属性は、何らかのアクションが既に実行されたことを伝達するために使用されます。たとえば、”Has Purchased”（購入した）という訪問のブール値属性は、ある訪問の間に購入イベントが発生したことを伝達します。
• Output Attribute（出力属性）
  出力属性とは、モデルトレーニングの結果、作成された属性のことです。
• Exclusion Attributes（除外属性） 探そうとしている結果とは関係のない複数の属性を除外する方針を選択することもできます。このような属性を、除外属性と呼びます。どの属性タイプを除外するか判断するときに、Tealiumが推奨するのは、最初はどの属性も除外せずにモデルのトレーニングを実施し、最初のインサイトを取得することです。 除外属性を指定せずにトレーニングを実施する場合、モデルが見つけた最も関連性の高い属性に関するインサイトを取得でき、新しいAudienceStream属性の導入を考慮する結果につながることがあります。このことは、将来のモデルトレーニングに役立ちます。
  例：
  最初のトレーニングが終わった後、トレーニング期間外に発生した値を持つ属性を除外することができます。それらの種類の属性を除外した後、トレーニングのF1スコアの結果は、それらの属性をモデルに含めていた時より小さくなる可能性があります。ただし、モデルを配置するときに、モデルはより良い結果を生成することになります。
  
  • 訪問日または購入日に基づく属性。これらの属性は、トレーニング期間外にそのような値を繰り返すことはありません。
  • ユーザーIDまたはアナリティクスIDなど、一意のユーザー情報に基づく属性。これらの属性は、トレーニング期間外に他のユーザーに適用されることはありません。

1つ以上の属性をモデルから除外するために使用する特定の手順については、Advanced Configuration Options（高度な構成オプション）を参照してください。

作業の開始

作業を開始するには、モデルの追加に移動します。