ステップ3：ゴールの定義

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概要

ゴールを設定することで、Auxia がお客様のデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングできるようになります。ゴールには、以下の主要なコンポーネントがあります：

• ゴール名：ゴールの名前
• ゴールの説明：ゴールの説明文
• バリューイベント：ユーザーに実行してほしい成果イベントです。これは、モデルのトレーニングに使用される成果ラベルでもあります。
• バリューイベントの重み：各バリューイベントには重みを設定できます。これらの重みにより、Auxia のモデルは複数の高価値アクションを同時に最適化できます。

Auxia は、オンボーディングプロセスにおいてお客様と協力し、ユーザー行動の多様性、イベント量、最適化対象の高価値アクション数に基づいて、ユースケースに最も効果的で適切なモデリングフレームワークを定義します。

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セットアップ

コンソールで Configuration > Company > Goals に移動します。そこから、新しいゴールを追加するか、既存のゴールを編集できます。 ステップ1 – ゴール名と説明を追加する ステップ2 – バリューイベントを定義する：モデルが最適化する対象のイベントを選択します。purchase_completed のような単一イベントでも、複数の高価値アクションを同時にモデルで推進したい場合はイベントの組み合わせでも構いません。 ステップ3 – バリューイベントの重みを設定する（複数のイベントを使用する場合）：各イベントの相対的な重要度を示す重みを設定します。 バリューイベントを追加したら、保存をクリックすると、ゴールポートフォリオに新しいゴールが表示されます。ゴールは保存後にデフォルトでアクティブになります。ゴールポートフォリオからいつでも非アクティブにできます。

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モデル実験

Auxia のプラットフォームでは、複数の異なるモデリングアプローチを同時にセットアップしてテストし、各モデルにチームのニーズに応じてトラフィックを分割できます。この機能をご活用されたい場合は、info@auxia.io までお問い合わせください。