AI Campaign Decisioningは、Pushキャンペーンにおいて各エンドユーザーに最適なメッセージのコピーを選択するのに役立ちます。Campaign Decisioning Policyは、目標とガードレールを定義します。AIはキャンペーンのパフォーマンスから学習して、さまざまなエンドユーザーにどのコンテンツが最も効果的かを把握し、エンドユーザーごとにコンバージョンする可能性が最も高いバリエーションを配信します。

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ポリシーのコンポーネント

Campaign Decisioning Policyには、次のものが含まれます。

• 報酬イベント： 商品の購入など、ポリシーの成功を定義します。各ポリシーには報酬イベントが1つあり、選択するイベントはポジティブである必要があります。
• パフォーマンス指標： 報酬イベント以外の影響を測定するために、追加の指標がポジティブまたはネガティブなシグナルとして追跡されます。パフォーマンス指標は、次の4つのイベントグループに分類されます。
  • Reward Event
  • Brand Engagement
  • Message Interactions
  • Custom Events
• 1つのポリシーには最大5つのコンバージョン指標を設定できます。そのうち2つの指標はデフォルトで追加され、削除できません。
  • 報酬イベント
  • App/site opened
• Brand EngagementまたはCustom Eventsで、PositiveまたはNegativeの指標として、最大3つのコンバージョンイベントを追加できます。
• Message Interactionsでは、ネガティブ指標を2つだけ追加できます。これらは任意であり、コンバージョン指標には含まれません。
  • Email Spam Complained
  • Email Unsubscribed
• Reward Eventの行は自動入力され、ロックされます。常にBasic Detailsで選択した報酬イベントと一致します。次のルールが適用されます。
  • イベントはPositiveまたはNegativeとしてのみ分類できます。
  • 同じイベントをPositiveとNegativeの両方の列に追加することはできません。
• ガードレール： 適格なオーディエンス、1日の送信制限、任意の時間枠、およびポリシーコントロールグループを定義します。AIはこれらの境界内でのみ動作します。ワークスペースのグローバルな頻度上限も適用されます。

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コンテンツの選択

MoEngageは、次の方法でコンテンツを選択します。

1. キャンペーンに対して、複数の完全なメッセージバリエーションを作成します。
2. 各バリエーションには、Content Labelsのタクソノミーを使用してラベルが付けられます。
3. ポリシーは、各エンドユーザーがどのラベルに反応するかを学習し、そのエンドユーザーがコンバージョンする可能性が最も高いバリエーションを配信します。

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送信ロジック

AIがエンドユーザーに最適なメッセージバリエーションを選択すると、そのメッセージはポリシーの制限とグローバルな頻度上限を満たす場合にのみ送信されます。

• ポリシーの制限： まず、ポリシーのエンドユーザーあたりの最大送信数と、定義された時間枠の制限が確認されます。
• グローバルな頻度上限： 次に、エンドユーザーあたりのメッセージ数に関するワークスペースレベルの制限が確認されます。

グローバルな頻度上限に達した場合、AIが選択したメッセージは送信されません。これは想定どおりの動作です。