よくある質問
一般
Decisioning Studio Goとは何ですか？
Decisioning Studio Goは、Brazeダッシュボードに組み込まれたAI意思決定エージェントです。オプションのメニュー（クリエイティブのバリアント、送信タイミング、曜日）をキュレートすると、エージェントがクリック数を最適化するように、個々のユーザーに合った組み合わせを選びます。データサイエンティストやカスタムインテグレーションがなくても、1対1のパーソナライゼーションを実現できます。
Decisioning Studio GoはAB テストとどう違いますか？
AB テストは、オーディエンス全体またはセグメント内で平均的に最も成果の高いバリアントを見つけ、その1つのバリアントをグループ内の全員に展開します。
Decisioning Studio Goは、各ユーザーが過去にエンゲージしたコンテンツに基づいて、個々のユーザーに最適なバリアントを選びます。同じ送信でも、ユーザーごとに異なるバリアントを受け取ることがあります。Decisioning Studio Goは、1つの勝者バリアントをグループに展開するのではなく、個人レベルでコンテンツをパーソナライズします。
Decisioning Studio GoはDecisioning Studio Proとどう違いますか？
Goはセルフサービスのティアです。大がかりな実装作業なしで1対1のメールパーソナライゼーションを実現したいマーケターにとって、最適な出発点です。クリック数を最適化し、Braze内で直接設定するオプションを使用します。
Proはサービス全般を取り扱うティアです。あらゆるビジネス指標を最適化し、あらゆるファーストパーティのデータソースに接続でき、複数のチャネルをサポートします。また、Braze AI Decisioning Servicesチームによる専任サポートも提供されます。
Decisioning Studio GoはどのようなAIを使用していますか？生成AIですか？
いいえ。各ユーザーに何を送信するかを決めるエージェントは、意思決定エージェントです。コンテンツを代わりに作成するものではありません。お客様がオプションを用意し、エージェントが個々のユーザーにとってどのオプションが最も効果的かを学習します。
Decisioning Studio Goは強化学習に基づいて構築されています。エージェントは、各送信を学習の機会として扱います。承認されたオプションの組み合わせを試し、各ユーザーがエンゲージするかどうかを観察し、誰に何が効果的かについての理解を更新します。時間が経つにつれて、個々のユーザーとメニュー内で最もクリックにつながりやすいオプションとを、より正確に組み合わせられるようになります。
エージェントはどのようなデータから学習しますか？
エージェントは、Braze内にある次の3つから学習します。
- オーディエンス：エージェントに紐付けられたセグメント内のユーザー
- そのオーディエンスのメールエンゲージメント：エージェントが送信した内容に対するユーザーの反応
- コンテンツに対するエージェント自身の理解：クリエイティブを追加すると、エージェントはそれぞれの独自の表現を構築し、それを使ってどのコンテンツがどのユーザーに適しているかを判断します
エージェントは、カスタム属性やデータウェアハウスのデータなどのカスタムデータからは学習しません。ファーストパーティデータを活用した意思決定や、カスタムのビジネス指標の最適化を行いたい場合は、Decisioning Studio Proを使用してください。
オーディエンスとコントロールグループ
Decisioning Studioグループとランダムコントロールグループの違いは何ですか？
Decisioning Studioグループには、AIで最適化されたメールコンテンツが届きます。エージェントは、各ユーザーに最適なバリアントを選択します。ランダムコントロールグループには、設定した同じオプションの組み合わせが最適化なしでランダムに選ばれて届きます。
どちらのグループにも、設定した制約が適用されます。たとえば、15日以内に同じ件名を繰り返さないように設定している場合、そのルールはランダムコントロールにも適用されます。2つのグループを比較することで、エージェントによるリフトを正確に測定できます。
ランダムコントロールは、メールを受信しないユーザーのホールドアウトグループですか？
いいえ。ランダムコントロールのユーザーもメールを受信します。設定したオプションの組み合わせがランダムに選ばれ、スケジュール内の許可された日に届きます。この比較は、AIでパーソナライズされたメールと、同じコンテンツをランダムに選んだメールとの比較です。
ランダムコントロールが必要な理由と、適切なサイズを教えてください。
理由は2つあります。1つ目は、エージェントがランダムなベースラインをどれだけ上回っているかを、継続的かつリアルタイムに測定できることです。2つ目は、エージェントがランダムコントロールの行動を学習シグナルの一部として使用することです。
ランダムコントロールの最小サイズは5%です。オーディエンスのサイズに合わせて分割比率を調整することをおすすめします。オーディエンスが大きい場合は小さなコントロールグループでもリフトを確実に測定できますが、オーディエンスが小さい場合は相対的に大きなコントロールグループが必要です。
| オーディエンスのサイズ | 推奨される分割比率 (Decisioning Studio / ランダムコントロール) |
|---|---|
| 20,000 – 100,000 | 80 / 20 |
| 100,000 – 1,000,000 | 90 / 10 |
| 1,000,000 – 40,000,000 | 95 / 5 |
別のキャンバスやキャンペーンですでに使用しているセグメントを使用できますか？
使用できますが、強く非推奨であり、警告が表示されます。同じユーザーがDecisioning Studio Goと他のキャンバスやキャンペーンから同時にメッセージを受信すると、他のメッセージがエンゲージメントに影響を与え、エージェントはその影響を考慮できません。最もクリーンな設定は、エージェント専用のセグメントを使用することです。
設定
何をパーソナライズできますか？
各ベースクリエイティブでは、Liquidタグを使用して件名、行動喚起 (CTA)、画像をパーソナライゼーションポイントとして指定できます。エージェントは、各コンポーネントに用意されたバリアントの中から、ユーザーごとに最適なものを選択します。ベースクリエイティブは複数用意することもでき、その場合はどのベースクリエイティブを使用するかもエージェントが選択します。
クリエイティブでContent Blocks、カタログ参照、Liquidを使用できますか？
はい。エージェントは、各クリエイティブのすべてが解決された状態のコンテンツを評価します。Liquid、カタログ参照、Content Blocksはすべて、エージェントが内容を把握する前に展開されます。そのため、ダイナミックなコンテンツや組み合わせて作成したコンテンツも学習の対象になります。
唯一の例外はコネクテッドコンテンツです。コネクテッドコンテンツを使用するメールは通常どおりレンダリングされ送信されますが、コネクテッドコンテンツが返す内容をエージェントが確認したり学習したりすることはありません。2つのクリエイティブの意味のある違いを、コネクテッドコンテンツに依存して作らないでください。
クリック可能な要素がない画像ベースのテンプレートを使用できますか？
はい。画像のみのメールの場合は、ベースクリエイティブを1つ使用し、その中でエージェントに画像を選択させてください。件名もエージェントに選択させることができます。画像のバリエーションをそれぞれ別のベースクリエイティブとして読み込まないでください。画像のみのメールには、最適化の対象となる独立したテキストのCTAはありません。
コンバージョンイベントは変更できますか？
セルフサービスティアでサポートされているコンバージョンイベントはクリックです。Decisioning Studio Proでは、任意のカスタムビジネス指標を最適化できます。
送信頻度はどのように機能しますか？
週3回の送信など、1つの頻度を選択します。エージェントが複数の頻度の中から選ぶことはありません。選択した頻度の範囲内で、エージェントは（許可した曜日の中から）送信する曜日と時刻を選択します。
フリークエンシーキャップはどのように機能しますか？
設定時に、ワークスペースのフリークエンシーキャップのルールをエージェントに適用し、エージェントによる送信を各ユーザーのグローバルなフリークエンシーキャップにカウントするかどうかを選択できます。ワークスペースでのフリークエンシーキャップの設定状況に基づいて、プログラムに適したアプローチを決めるサポートが必要な場合は、カスタマーサクセスマネージャーまたはソリューションコンサルタントにご相談ください。
サイレント時間を設定すると、その時間帯にメールが送信されないことが保証されますか？
サイレント時間は、エージェントが送信時刻を選択する際の時間帯を制限するものです。送信を確実にブロックするものではありません。特定の時間帯にメッセージが一切送信されないことを確実に保証するには、ワークスペースレベルのサイレント時間も併せて設定してください。
エージェントは複数のタイムゾーンにまたがるオーディエンスをどのように扱いますか？
送信は各ユーザーのローカルタイムゾーンで行われます。エージェントは、意図したローカル時刻に正確に送信することよりも、メッセージを確実に配信することを優先します。そのため、オーディエンスがワークスペースから大きく離れたタイムゾーンにまたがっている場合、意図した曜日や時間帯から外れてメッセージが届くことがまれにあります。オーディエンスの大部分が1つの地域にいる場合は、この点を考慮して許可する曜日とサイレント時間を設定してください。
エージェントは複数のチャネルで送信できますか？
各エージェントは単一チャネルで動作し、現在サポートされているチャネルはメールです。異なるプログラムに対して複数のエージェントを並行して実行できますが、各エージェントが扱うチャネルは1つです。
テストとローンチ
本番公開前にテストするにはどうすればよいですか？
Brazeコンポーザーに標準で備わっているテスト送信機能を使用してください。テスト送信では、選択した特定のバリアントの組み合わせが表示されます。これはメール自体の校正用であり、エージェントが実際のユーザーに何を送信するかを予測するためのものではありません。また、コンポーザーのダイナミックなプレビューを使用すると、さまざまなバリアントの組み合わせがどのように表示されるかを確認できます。
ローンチ後はどうなりますか？
エージェントはトレーニング期間に入ります。レポートには、エージェントが現在どのステージにあるかが常に表示されます。
| ステージ | 状況 |
|---|---|
| ローンチ済み、未送信 | アクティブですが、最初の送信はまだ行われていません。 |
| シグナル待ち | 送信中ですが、トレーニングを開始するのに十分な実際のクリックがまだありません。 |
| トレーニング中 | トレーニングに十分なシグナルがあり、エージェントが組み合わせを探索しています。この段階ではパフォーマンスがランダムに近く見えることがありますが、これは想定どおりです。 |
| 部分的にトレーニング済み | パーソナライゼーションを行っていますが、結果はまだ最終的なものとして判断できるほど確実ではありません。 |
| 完全にトレーニング済み | トレーニングが完了し、結果は確実です。この時点でリフトを信頼し、レポートできます。 |
新しいユーザーは、オーディエンスに入った初日に最初の送信を受け取り、エージェントはその翌日からそのユーザーに対するパーソナライゼーションを開始します。エージェントが学習している間もメールは送信され続けるため、待機期間はありません。
各ステージで想定される状況と初期結果の読み方については、ローンチ後に想定されることを参照してください。
最初の数週間、エージェントの成果が横ばい、または負けているように見えます。何か問題がありますか？
通常は問題ありません。初期段階ではエージェントはまだトレーニング中であり、多くの場合、長期間にわたってすでに最適化されてきた成熟したプログラムと比較されています。この初期の差は想定どおりです。信頼できる判断を行うには、2つの条件があります。エージェントがトレーニングに十分な実際のクリックを得ること、そして完全なパーソナライゼーションに移行するための時間を確保することです。結果を判断する前にエージェントが完全にトレーニング済みになるまで待ち、比較が公平であることを確認してください。詳しくは、Decisioning Studio Goの測定を参照してください。
ローンチ後にエージェントを編集できますか？
はい。オーディエンス、スケジュール、クリエイティブ、制約はすべてローンチ後に更新でき、バリアントとディメンションの両方も変更できます。変更を有効にするには、プロモートする必要があります。新しいバリアントを追加しても、既存のバリアントに対するエージェントのトレーニングはリセットされません。
オーディエンスに関する2つの変更により、Decisioning Studioグループとランダムなコントロールグループの間でユーザーの再シャッフルがトリガーされます。コントロールとAIの分割比率の変更と、セグメントの差し替えです。配信中にこれらの変更を安易に行わないでください。クリエイティブ、スケジュール、制約の編集では、オーディエンスは再シャッフルされません。
ローンチ後にコンテンツオプションを更新した場合はどうなりますか？
バリアントは、最初に設定したときと同じ方法で追加、削除、変更できます。変更を有効にするには、プロモートする必要があります。新しいバリアントを追加しても、既存のバリアントに対するエージェントのトレーニングはリセットされません。
レポートと結果
エージェントはどの指標を最適化しますか？また、リフトの数値は何を意味しますか？
エージェントは、クリックした個別ユーザーの数である1日あたりのクリックしたユニーク顧客数を最適化します。リフトとは、この指標におけるDecisioning Studioグループとランダムコントロールとの差のことです。
Decisioning Studio Goのレポートは、Brazeの他の場所で確認できるメール分析と一致しますか？
数値が異なる場合があります。エージェントは実際のクリックからのみ学習します。そのため、クリックはカウントされる前に、自動化されたアクティビティやオプトアウトに関連するクリックを除外する独立した検証フィルターを通過します。これにより、Decisioning Studioのクリック合計は元のメールレポートよりも低くなります。ただし、各グループに同じフィルターが均等に適用されるため、Decisioning Studioグループとランダムコントロールの相対的な比較は引き続き有効です。
Decisioning Studio Goを通常運用 (BAU) のプログラムと比較するにはどうすればよいですか？
組み込みの比較は、常にエージェントとそのランダムコントロールとの比較です。既存のBAUプログラムと比較するには、オーディエンスをBAUグループとDecisioning Studio Goグループに分割して、ご自身で設定します。方法は2つあります。
- キャンバス内の場合: エクスペリメントパスステップを使用して、ユーザーをBAUパスまたはエージェントのセグメントに振り分けます。これが推奨される方法です。
- キャンバス外の場合: ランダムバケット番号を使用して、BAUグループとDecisioning Studio Goグループを切り分けます。
公平なテストを行うために、グループ間で送信動作を同等に保ち (エージェントの頻度をBAUに合わせるか、BAUの平均値に設定します)、BAUのクリエイティブもエージェントのオプションとして読み込まれていることを確認してください。トレーニング中のエージェントは、初期段階では成熟したBAUを下回るのが一般的であることに留意してください。詳しい手順については、Decisioning Studio Goの測定を参照してください。
ユーザーがどのグループに属していたかを確認したり、ウェアハウスで結果を分析したりするにはどうすればよいですか？
各送信では、users.messages.email.Send イベントの message_extras に識別子が書き込まれます。ds_go_agent_id (どのエージェントか)、ds_go_agent_regime (AI主導かランダムコントロールか)、ds_go_rec_id (意思決定のID) です。これらは自動的に書き込まれます。ウェアハウスで使用するには、エクスポートに送信イベントの message_extras が含まれていることを確認し、user_id と dispatch_id で開封およびクリックと結合してください。
レポートが完全に反映されるのはいつですか？
レポートデータは約1日遅れて反映されるため、完全なデータを確認するには、レポートの終了日を今日の2日前に設定してください。また、ローンチ後にレポートが完全に反映されるまでには数日かかります。ローンチ直後にレポートが空に見える場合でも、不具合と判断せずに数日お待ちください。
どの組み合わせのパフォーマンスが最も高いかを確認できますか？
はい。エージェントの選好ビューでは、エージェントが各バリアントを選択した頻度を確認できます。また、要素レベルの内訳では、個々の件名、CTA、画像が組み合わせ全体でどのようなパフォーマンスを示しているかを確認できます。
エージェントが送信するコンテンツの責任は誰にありますか？
お客様にあります。エージェントは、お客様がバリアントとして追加したコンテンツのみを送信します。エージェントはユーザーごとに組み合わせを決定しますが、個々の要素はすべてお客様が提供したバリアントから取得されます。
サポート
エージェントについてサポートを受けるにはどうすればよいですか？
設定、パフォーマンスレビュー、プログラム設計に関するサポートが必要な場合は、Brazeのカスタマーサクセスマネージャーまたはソリューションコンサルタントにお問い合わせください。