Quais são as duas maneiras que um profissional de marketing pode alimentar uma campanha para apps do Google com dados úteis usando aprendizado de máquina?

Garantir que os eventos sejam avaliados com precisão.

Selecionar eventos feitos por mais de 5% e menos de 50% dos usuários.

Selecionar os eventos feitos por pelo menos 95% dos usuários.

Selecionar os eventos mais valiosos, independentemente da frequência deles.


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Explanation: Quais são as duas maneiras que um profissional de marketing pode alimentar uma campanha para apps do Google com dados úteis usando aprendizado de máquina?


Explicação: Um profissional de marketing pode alimentar uma campanha para apps do Google com dados úteis usando aprendizado de máquina ao **garantir que os eventos sejam avaliados com precisão** e **selecionar eventos feitos por mais de 5% e menos de 50% dos usuários**. Garantir que os eventos sejam avaliados com precisão é essencial porque isso assegura que os dados usados para treinar os algoritmos de aprendizado de máquina sejam corretos e relevantes. Dados precisos permitem que o sistema identifique padrões e tome decisões mais informadas, resultando em uma campanha mais eficaz. Por outro lado, selecionar eventos feitos por mais de 5% e menos de 50% dos usuários ajuda a focar em ações que são comuns, mas não universais, dentro do aplicativo. Isso permite que o aprendizado de máquina identifique e aproveite comportamentos significativos que podem não ser evidentes com eventos muito raros ou extremamente comuns. Ao considerar esses eventos intermediários, a campanha pode ser ajustada para melhorar a experiência do usuário e a eficácia do marketing. As outras opções, como selecionar eventos feitos por pelo menos 95% dos usuários, podem não fornecer uma visão detalhada o suficiente sobre o comportamento específico dos usuários que poderia ser mais útil para otimizar a campanha. Selecionar apenas os eventos mais valiosos, independentemente da frequência, também pode ser limitante, pois ignora a importância dos comportamentos comuns que podem fornecer insights adicionais. Portanto, a precisão na avaliação de eventos e a seleção estratégica de eventos com frequência intermediária são abordagens mais eficazes para alimentar uma campanha com dados úteis usando aprendizado de máquina.
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