Ein Manager für digitales Marketing hat seine Keywords auf weitgehend passende Keywords umgestellt. Wie sollte er im Rahmen eines regelmäßigen Optimierungszyklus vorgehen, um die Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren?

Auszuschließende Keywords entfernen, die möglicherweise relevante Zugriffe verhindern

Empfehlungen zum Hinzufügen relevanter neuer Keywords verwerfen

Listen für den Kundenabgleich mit Daten hinzufügen, die bereits älter als 90 Tage sind

Zusätzliche passende Wortgruppen und genau passende Keywords erstellen, um die Reichweite zu erhöhen


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Erläuterung: Ein Manager für digitales Marketing hat seine Keywords auf weitgehend passende Keywords umgestellt. Wie sollte er im Rahmen eines regelmäßigen Optimierungszyklus vorgehen, um die Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren?


Erläuterung: Um die Machine-Learning-Algorithmen effektiv zu trainieren, sollte der Manager **auszuschließende Keywords entfernen, die möglicherweise relevante Zugriffe verhindern**. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass keine wertvollen Suchanfragen blockiert werden, was dem Algorithmus hilft, präzise zu lernen und bessere Leistung zu erzielen. Wenn zu viele relevante Suchanfragen durch auszuschließende Keywords ausgeschlossen werden, erhält der Algorithmus nicht genügend qualitativ hochwertige Daten, um sich zu optimieren. Das Verwerfen von Empfehlungen zum Hinzufügen neuer relevanter Keywords oder das Verwenden veralteter Daten schränkt die Fähigkeit ein, neue relevante Daten zu erfassen und aktuelle Trends zu berücksichtigen. Das Erstellen zusätzlicher passender Wortgruppen könnte zwar die Reichweite erweitern, aber das primäre Ziel sollte sein, sicherzustellen, dass keine nützlichen Suchanfragen blockiert werden, um die Lernbasis der Algorithmen zu verbessern.
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