Wie können Werbetreibende dem für App-Kampagnen von Google verwendeten Machine-Learning-System möglichst nützliche Daten zur Verfügung stellen? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)

Dafür sorgen, dass Ereignisse korrekt erfasst werden

Ereignisse auswählen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden

Ereignisse auswählen, die von mindestens 95 % der Nutzer ausgeführt werden

Die wertvollsten Ereignisse auswählen – unabhängig davon, wie oft sie stattfinden


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Erläuterung: Wie können Werbetreibende dem für App-Kampagnen von Google verwendeten Machine-Learning-System möglichst nützliche Daten zur Verfügung stellen? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)


Erläuterung: Werbetreibende können dem Machine-Learning-System von Google für App-Kampagnen am effektivsten nützliche Daten bereitstellen, indem sie **sicherstellen, dass Ereignisse korrekt erfasst werden** und **Ereignisse auswählen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden**. Die korrekte Erfassung von Ereignissen ist essenziell, da das Machine-Learning-System auf präzisen und vollständigen Daten basiert, um effektive Analysen und Optimierungen vorzunehmen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten könnten zu suboptimalen Ergebnissen führen, da das System möglicherweise falsche Schlussfolgerungen zieht. Die Auswahl von Ereignissen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden, stellt sicher, dass die Daten sowohl repräsentativ als auch spezifisch genug sind, um nützliche Muster und Trends zu identifizieren. Ereignisse, die von nahezu allen Nutzern (mindestens 95 %) ausgeführt werden, bieten wenig zusätzliche Einsichten, da sie nicht genügend Variabilität aufweisen, um wertvolle Unterschiede zu analysieren. Ebenso ist es wichtig, nicht nur die wertvollsten Ereignisse zu berücksichtigen, da Ereignisse, die sehr selten auftreten, möglicherweise nicht genügend Daten liefern, um zuverlässige Muster zu erkennen. Die Auswahl eines mittleren Prozentsatzes sorgt dafür, dass die Datenbasis sowohl breit genug als auch detailliert genug ist, um präzise und nützliche Erkenntnisse zu liefern, die das Machine-Learning-System für eine optimale Kampagnenleistung nutzen kann.
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