AIエンリッチメント

AIエンリッチメントは選ばれた顧客のみが利用可能です。この機能を試してみたい場合は、サポートに連絡してください。

AIエンリッチメントは、Tealiumの顧客データパイプライン内でリアルタイムの顧客データにLLMベースの処理を適用します。プロンプトを書いてトリガーを選択し、入力と出力の属性を選ぶことでAIエンリッチメントを構成します。AIエンリッチメントはそのデータを評価し、出力データを含む新しいイベントを生成してTealiumデータパイプラインに送り返し、オーディエンス、コネクター、およびダウンストリームのアクティベーションで利用可能にします。

仕組み

各AIエンリッチメントは以下のフローに従います：

トリガー → 入力 → プロンプト → イベント生成（出力）

トリガーが発火すると、AIエンリッチメントはプロンプトに従って入力属性を評価し、出力値を生成します。AIエンリッチメントは出力属性を含む新しいAIエンリッチメントイベントを生成し、それをTealiumデータ収集パイプラインに送り返します。エンリッチメントを完了するために、そのイベントに対して行動する属性、オーディエンス、およびコネクターを構成します。

各トリガーの実行は新しいイベントを生成します。

AIエンリッチメントはトリガーイベントを変更せず、訪問プロファイルに直接書き込みません。

トリガー

トリガーはAIエンリッチメントが実行されるタイミングを決定します。各トリガーの実行は新しいAIエンリッチメントイベントを生成します。

トリガータイプは以下の通りです：

• 処理済み訪問
  訪問が選択したオーディエンスに参加または離脱するときにAIエンリッチメントが実行されます。このトリガーを使用して、オーディエンスメンバーシップの変更に基づいてエンリッチメントを評価します。
• 処理済みイベント
  イベントフィードがイベントを処理した後にAIエンリッチメントが実行されます。このトリガーは、即時評価が必要な高信号のインタラクションに使用します。

入力と出力

_入力_はAIエンリッチメントが評価する訪問、訪問、およびイベント属性です。エンリッチメントを最適化するために、エンゲージメントの傾向、サブスクリプションの変更、サポートのやり取り、または財務信号など、AIエンリッチメントが検出したい条件を意味深く反映する属性を使用します。

_出力_は生成されたAIエンリッチメントイベントに表示されるイベント属性です。出力属性を訪問プロファイルに永続化するには、生成されたイベントから属性を構成するエンリッチメントルールを構成します。

プロンプト

プロンプトはAIエンリッチメントのタスク指示です。ビジネスの成果、評価する行動、決定基準、および入力属性の解釈方法を説明します。

Tealiumは、モデルに送信する前に構成された入力属性をプロンプトに自動的に追加します。

AIエンリッチメントは以下を受け取ります：

• システムメッセージ：安全性、範囲、および出力形式に関するTealium制御のプロンプトガードレール。
• カスタムメッセージ：入力データと組み合わせたあなたのプロンプト。

最良の結果を得るために、プロンプトに以下を含めてください：

• ビジネス目標または決定。
• 検出する行動や信号。
• 明確な基準、閾値、または許可された出力カテゴリ。
• 選択した入力データの解釈ガイダンス。
• データが欠落している場合やあいまいなシナリオに関する指示。

以下を含めないでください：

• “JSONのみを返す"などのJSONフォーマット指示。
• 手動で書かれた出力スキーマ、フィールドリスト、またはデータタイプ。
• 入力として選択していないTealium識別子やフィールド。
• 存在しないデータに関する仮定。
• 長文コンテンツやメディア生成の要求。

AIエンリッチメントイベント

入力属性とプロンプトを処理した後、AIエンリッチメントは新しいエンリッチメントイベントを生成します。このイベントにはtealium_eventと出力属性が含まれ、データ収集パイプラインに戻されます。tealium_eventの値はasync_processed_AI_ENRICHMENT_IDの形式で、AI_ENRICHMENT_IDはあなたが構成する各エンリッチメントに固有です。この値を使用して、エンリッチメントルールやイベントフィードなどのダウンストリームコンポーネントを構成します。

例 AIエンリッチメントイベント：

{
  "tealium_event": "async_processed_00070f98-9134-4901-adeb-2d343a0f4ac",
  "your_output_attribute": "VALUE"
}

例

例：製品レビューの感情を分類する

• トリガー: 製品レビューイベント
• 入力: 製品レビューテキスト (product_review_text)
• プロンプト:

  製品レビューに基づいて、顧客の感情を「不満足」、「中立」、または「満足」として分類します。
  

• 出力: ai_review_sentiment

生成されたAIエンリッチメントイベント：

{
  "tealium_event": "async_processed_00070f98-9134-4901-adeb-2d343a0f4ac",
  "ai_review_sentiment": "satisfied"
}

例：ショッピングの意図を推測する

• トリガー: 「放棄されたカート」オーディエンスに参加
• 入力: cart_product_names, cart_total_value, visit_count_7d
• プロンプト:

  ショッピングのミッションを推測します。"mission"を6語以下の要約で構成し、"urgency"を「high」、「med」、または「low」で構成し、"sensitive"を健康、妊娠、未成年者、または財政的困難を示唆する場合は「true」と構成します。
  

• 出力: shopping_mission (文字列), shopping_urgency (文字列), shopping_sensitive (ブール値)

生成されたAIエンリッチメントイベント：

{
  "tealium_event": "async_processed_20470d98-2171-4901-dacf-6a513a0f4bd",
  "shopping_mission": "back to school, high cart value",
  "shopping_urgency": "medium",
  "shopping_sensitive": false
}

AIエンリッチメントを作成する

AIエンリッチメントを作成するには、AI Enrichmentsに移動し、New AI Enrichmentをクリックします。

ステップ1: トリガーを選択

Processed Visitorを選択して、訪問のオーディエンス内のステータスに基づいてAIエンリッチメントを実行します。このオプションを選択した後、オーディエンスと特定のaudience triggerを選択します。

Processed Eventを選択して、イベントフィードがイベントを処理した後にAIエンリッチメントを実行します。このオプションを選択した後、リストからイベントフィードを選択します。

ステップ2: 入力と出力を選択

入力
AIエンリッチメントが使用する属性を入力として選択します。プロンプトで説明されている行動や条件を反映する属性を選択します。トリガーが処理済みイベントの場合、入力属性として選択できるのはイベント属性のみです。トリガーが処理済み訪問の場合、入力属性として選択できるのは訪問または訪問属性のみです。

出力
AIエンリッチメントが出力するイベント属性を選択します。Add Attributeをクリックして属性名とタイプを定義します。これらの属性は生成されたAIエンリッチメントイベントに表示されます。

ステップ3: プロンプトを書く

ビジネスの成果、評価する行動、およびAIエンリッチメントが生成すべき出力値を説明します。効果的なプロンプトの書き方については、Promptsを参照してください。

ステップ4: レビューして作成

AIエンリッチメントの構成をレビューします：

• AI Enrichment Instructions: 書いたプロンプトを確認します。
• AI Enrichment Name: AIエンリッチメントの名前を入力します。
• Status: 新しいAIエンリッチメントはデフォルトで非アクティブです。作成後にAIエンリッチメントをアクティブ化します。
• Trigger: AIエンリッチメントをトリガーするオーディエンスまたはイベントフィード。
• Attributes to evaluate: AIエンリッチメントによって評価される入力属性。
• Outcomes: 生成されたAIエンリッチメントイベントに構成されるイベント属性。

CreateをクリックしてAIエンリッチメントを保存します。

生成されたイベント名に注意してください。その形式はasync_processed_AI_ENRICHMENT_IDです。たとえばasync_processed_00070f98-9134-4901-adeb-2d343a0f4acです。この値を使用して、ダウンストリームコンポーネントを構成します。

ダウンストリームコンポーネントの構成

AIエンリッチメントを作成するだけでは構成が完了しません。AIエンリッチメントは出力データを含む新しいAIエンリッチメントイベントを生成しますが、ダウンストリームコンポーネントを構成するまでそのイベントに対して何も行動されません。

エンリッチメントルールの作成

生成されたイベントから訪問属性に出力属性値を書き込むエンリッチメントルールを作成します。

エンリッチメント条件をイベント名 (async_processed_AI_ENRICHMENT_ID) に一致させて、生成されたAIエンリッチメントイベントのみがルールをトリガーするようにします。

この例では、エンリッチメントルールはイベントがAIエンリッチメントから来ていること、および訪問のレビュー感情がまだ構成されていないことを要求します：

オーディエンスの構築

新しいAIエンリッチメント属性に基づいて訪問をセグメント化するオーディエンスルールを作成します。

コネクタまたはイベントフィードの構成

生成されたイベントに直接対応するために、AIエンリッチメントイベント名に基づいたイベントフィードを作成し、フィードに基づいてコネクタアクションを構成します。

エンリッチされた訪問属性に対応するために、新しいオーディエンスに基づいてコネクタアクションを構成します。

Traceでの検証

Traceを使用して、AIエンリッチメントが実行され、期待される出力を生成していることを確認します。AIエンリッチメントが実行されると、Traceは以下を表示します：

• AIエンリッチメントがトリガーされたことの確認。
  

  

• 入力、出力、およびAIエンリッチメントの指示。
  

  

• AIエンリッチメントが処理を完了しなかった場合の失敗インジケーター。