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?

Para otimizar o desempenho de campanhas para apps do Google com aprendizado de máquina, é crucial fornecer dados de alta qualidade. "Garantir que os eventos sejam avaliados com precisão" é fundamental porque o aprendizado de máquina depende da exatidão dos dados para identificar padrões e otimizar lances e segmentação. Eventos imprecisos levam a decisões subótimas. "Selecionar eventos feitos por mais de 5% e menos de 50% dos usuários" é importante para focar em eventos que são comuns o suficiente para o aprendizado de máquina encontrar padrões, mas não tão universais a ponto de não diferenciarem os usuários. Eventos feitos por menos de 5% dos usuários podem não ter dados suficientes para o aprendizado de máquina, enquanto eventos feitos por mais de 50% dos usuários podem ser muito genéricos para otimizar o desempenho de forma eficaz. Selecionar eventos feitos por pelo menos 95% dos usuários seria muito amplo, e selecionar os eventos mais valiosos, independentemente da frequência, pode não fornecer dados suficientes para o aprendizado de máquina se forem eventos raros.