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キャンペーンをエージェントに割り当てるプロセスを以下に示します。この記事では、Campaign Decisioningベースのキャンペーンを作成するプロセスについて説明します。同様の方法で、サポートされている他のチャネルのキャンペーンをエージェントに割り当てることができます。
Campaign Decisioningの作成
AIエージェントによって管理されるCampaign Decisioningを作成するには、次の手順を実行します。- MoEngageのサイドバーメニューで、Engage アイコン
にカーソルを合わせます。Engage メニューが表示されます。 - + New Campaign をクリックします。
Engage メニューで All Campaigns をクリックし、All campaigns ページで + Create campaign をクリックすることもできます。
- 目的のチャネル(例:Push)と配信タイプ(One TimeまたはPeriodic)を選択します。

ステップ1:ターゲットユーザー
キャンペーンの基本情報を定義し、AI配信戦略を選択します。- キャンペーン詳細の定義:キャンペーンの基本情報を入力します。
-
Campaign tags:キャンペーンに関連するコンテキストラベルを選択または作成します。
注:少なくとも3つのタグを選択する必要があります。これらのタグは、AIが意思決定を効果的に最適化するためにキャンペーンの性質(例:Seasonal、High-Value、Cross-sell)を理解するのに必要な特徴量を提供します。
- 配信戦略の構成:Delivery Strategy セクションで、Campaign Decisioning カードをクリックします。Select agent リストが表示されます。 注:Standard を選択すると、オーディエンスセグメントと配信ルールを手動で定義できます。詳細については、Campaign Decisioning Agentsを参照してください。
- Select agent:ドロップダウンリストで、このキャンペーンの配信ロジックを管理するアクティブなAIエージェントをクリックします。
-
ターゲットオーディエンスの選択:目的の配信チャネルに基づいてオーディエンスを選択します。
- Push、Email、SMS、WhatsAppの設定に関する詳細な手順については、各チャネルのドキュメントを参照してください。
- 注:このキャンペーンで定義するオーディエンスは、エージェントの設定で以前に定義した上位レベルのオーディエンスのサブセットである必要があります。

ステップ2:コンテンツ
- AIが配信するメッセージ(この場合はタイトル、本文、画像)を定義します。エージェントは、これらのメッセージがさまざまなユーザーコホートでどのように機能するかを評価し、今後の配信を改善します。
- コンテンツの複数のバリエーションを追加することもでき、最適なバリエーションがユーザーに送信されます。
ステップ3:スケジュールと目標
キャンペーンのタイムラインを確定し、パフォーマンスを追跡するための成功指標(KPI)を定義します。- スケジュール:
- キャンペーンを開始する日時を選択します。AIが初期予測を準備できるように、将来の日付のみがサポートされています。
- 必要に応じて、Best Time to Send を選択すると、各ユーザーが最もエンゲージする可能性が高いタイミングで配信が自動的にスケジュールされます。これにより、オーディエンス、チャネル、コンテンツからスケジュールまで、キャンペーン全体がパフォーマンスに対して完全に最適化されます。
- コンバージョン目標:追跡する目標を追加します。これらは、AIエージェントがこのキャンペーンに最もよく反応するユーザーを学習するために使用する報酬として機能します。
FAQ
キャンペーンを24時間前にスケジュールする必要があるのはなぜですか?
キャンペーンを24時間前にスケジュールする必要があるのはなぜですか?
Decisioning Agentは、複雑なユーザーデータとキャンペーンの特徴を分析するためにこの時間枠を必要とします。AIがすべてのユーザーに最適なマッチングを正確に特定できるように、キャンペーン設定は深夜0時にロックされ、アルゴリズムによる処理が行われます。
当日のキャンペーンコンテンツを送信直前に編集できますか?
当日のキャンペーンコンテンツを送信直前に編集できますか?
変更は可能ですが、Decisioning Agentはその変更をすぐには認識しません。AIは深夜0時に行われる同期に基づいて配信を最適化するため、コンテンツの更新は毎日の処理が開始される前に適用する必要があります。
AI DecisioningキャンペーンはA/Bテストをサポートしていますか?また、どのように機能しますか?
AI DecisioningキャンペーンはA/Bテストをサポートしていますか?また、どのように機能しますか?
はい。AI Decisioningでは、従来のキャンペーンで使用される標準的な「バニラ」バンディットよりも高度なアプローチであるContextual Multi-Armed Bandits(CMAB)を使用します。標準的なテストが単一の「勝者」を探すのに対し、エージェントは各ユーザー固有のコンテキストを評価して、最も関連性の高いバリエーションを割り当てます。まず個人にとって最適なキャンペーンを特定し、次にエージェントの報酬を最大化する可能性が最も高い特定のコンテンツバリエーションを選択します。
AI Decisioningはロケールをサポートしていますか?また、どのように機能しますか?
AI Decisioningはロケールをサポートしていますか?また、どのように機能しますか?
はい。AI Decisioningキャンペーンのロケール機能は、Standardキャンペーンとまったく同じように動作します。ロケールは、ロケール設定時に定義されたユーザープロパティのルールに基づいて自動的に割り当てられます。
AgentセグメントとCampaignセグメントの違いは何ですか?
AgentセグメントとCampaignセグメントの違いは何ですか?
Agent Segmentは、AIが長期的な目標を最大化するために学習する幅広いオーディエンスです。Campaign Segmentは、メッセージの関連性を確保するための戦術的なガードレールを提供します。たとえば、エージェントがすべてのユーザーを分析している場合でも、「Summer Dresses」キャンペーンを女性のみに限定できます。これらのキャンペーンレベルのルールは、AIが越えることのできない厳格な境界として機能します。