Le module d'apprentissage Interact surveille le réponses des visiteurs aux offres, ainsi que les attributs des visiteurs. Le module d'apprentissage a deux modes généraux :
Vous pouvez définir le confidenceLevel sur un pourcentage qui représente le degré de certitude (ou de confiance) que doit avoir le module d'apprentissage avant que ses résultats pour une offre soient utilisés dans l'arbitrage. Au départ, lorsque le module d’apprentissage ne dispose d’aucune donnée, il s’appuie donc uniquement sur le score marketing. Lorsque chaque offre a été présentée autant de fois que cela a été défini dans
minPresentCountThreshold, le module d'apprentissage passe en mode exploration. En l'absence d'une quantité importante de données, le module d’apprentissage n’est pas sûr que les pourcentages qu’il calcule sont corrects. Il reste alors par conséquent en mode d'exploration.
Pour éviter que le système favorise trop l'offre optimale dès les premières phases, Interact présente une offre aléatoire en appliquant la propriété
percentRandomSelection qui correspond à un pourcentage de temps. Cela force le module d'apprentissage à recommander d'autres offres que les plus certaines de réussir, afin de déterminer si d'autres offres réussissaient mieux si elles avaient une plus grande exposition. Par exemple, si vous configurez
percentRandomSelection sur 5, cela signifie que pendant 5% du temps, le module d'apprentissage présente une offre aléatoire et ajoute les données de réponse à ses calculs.
L'apprentissage est également basé sur la propriété recencyWeightingFactor et la propriété
recencyWeightingPeriod. Ces propriétés vous permettent d'attribuer une pondération plus importante aux données les plus récentes.
recencyWeightingFactor est le pourcentage de pondération des données récentes.
recencyWeightingPeriod correspond à la durée considérée comme récente. Par exemple, vous configurez
recencyWeightingFactor sur 0,30 et
recencyWeightingPeriod sur 24. Cela signifie que les 24 heures de données précédentes représentent 30% de toutes les données prises en compte. Si vous avez l'équivalent d'une semaine de données, toutes les données servant à établir la moyenne sur les six premiers jours représentent 70% des données, tandis que le dernier jour correspond à 30% des données.