Einstein コンテンツ選択の主な機能:
* A. 開封時のメールコンテンツを使用：これはEinsteinコンテンツセレクションの中核となる機能です。メールの送信時ではなく、購読者がメールを開封した時点でコンテンツを選択し、メールに挿入します。
これにより、高度にパーソナライズされた最新のコンテンツが可能になります。
* B. ビジネスルールに基づくコンテンツ選択：Einstein Content Selection内でビジネスルールを定義し、コンテンツの選択方法を制御できます。これには以下のようなものが含まれます。
* フォールバック ルール: パーソナライズされたコンテンツが利用できない場合に使用するデフォルトのコンテンツを指定します。
* 除外/疲労ルール: 特定のコンテンツが頻繁に表示されたり、特定のセグメントに表示されたりするのを防ぎます。
* 属性マッチングルール: 属性 (例: コンテンツ アセットと加入者プロファイル) に基づいてコンテンツ アセットをマッチングします。
例えば、女性と特定される加入者に女性の衣服を見せるなど。
AとBが正しい理由:
* オープンタイム パーソナライゼーション:Einstein コンテンツ選択は、動的なオープンタイム コンテンツ パーソナライゼーション向けに設計されています。
* ビジネス ルール制御: ビジネス ルールは、Einstein コンテンツ選択をマーケティング戦略や目標と一致させるために不可欠です。

* モデル更新頻度:
* Einstein Engagement Frequency の予測モデルは、最新のエンゲージメント パターンを反映するために定期的に更新する必要があります。
* 毎日更新:
* EEFモデルは毎日更新されます。これにより、送信頻度の推奨は比較的最新のデータに基づいて行われます。
* 他の選択肢を選ばない理由:
* A. 1 時間ごと: エンゲージメント パターンはそれほど急速には変化しないため、1 時間ごとの更新は計算負荷が高く、不要です。
* C. 月次: モデルの精度は 1 か月にわたって大幅に低下するため、月次更新は頻度が低すぎます。
* D. 隔週: 隔週では、モデルを最近のエンゲージメント傾向に合わせるには頻度が低すぎます。
要約すれば：
Einstein エンゲージメント頻度モデルは、精度を維持するために毎日更新されます。