Marina está configurando uma campanha para apps do Google, mas ela não tem certeza do nível de especificidade que deve ser usado na segmentação por local. Por que o profissional de marketing deve definir a segmentação por local no país ou mais ampla?

O sistema funciona melhor quando trabalha com o maior conjunto de dados possível.

Os usuários fora do local de segmentação podem se sentir excluídos.

As campanhas para apps não permitem a segmentação por local em um nível mais granular que por país.

A concorrência fica mais focada em um nível granular.


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Explanation: Marina está configurando uma campanha para apps do Google, mas ela não tem certeza do nível de especificidade que deve ser usado na segmentação por local. Por que o profissional de marketing deve definir a segmentação por local no país ou mais ampla?


Explicação: O profissional de marketing deve definir a segmentação por local no país ou em uma área mais ampla porque **o sistema funciona melhor quando trabalha com o maior conjunto de dados possível**. Ao segmentar em um nível mais amplo, como por país, o sistema de aprendizado de máquina do Google Ads tem acesso a um volume maior de dados, o que melhora a eficácia da otimização e da entrega de anúncios. Com mais dados, o sistema consegue identificar padrões de comportamento dos usuários, fazer previsões mais precisas e ajustar automaticamente as campanhas para maximizar o desempenho. Esse maior conjunto de dados permite que o algoritmo otimize a exibição dos anúncios para o público mais relevante, aumentando as chances de conversão e melhorando o retorno sobre o investimento. Em contraste, uma segmentação muito granular pode reduzir a quantidade de dados disponíveis para o sistema, o que pode limitar a capacidade de otimização e diminuir a eficácia da campanha. Embora segmentações mais específicas possam ser úteis em alguns contextos, para campanhas que se beneficiam de um grande volume de dados para treinamento do sistema, uma abordagem mais ampla geralmente produz melhores resultados. As outras opções, como a exclusão de usuários fora da segmentação ou a limitação da segmentação por local a um nível mais granular, não abordam diretamente a eficácia do sistema de aprendizado de máquina, que é otimizado com um conjunto de dados mais amplo. Portanto, segmentar em um nível mais amplo, como por país, garante que o sistema possa operar com a máxima eficiência e fornecer melhores resultados para a campanha.
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