¿Cómo pueden proporcionar los profesionales del marketing datos de calidad a una campaña de aplicaciones de Google basada en el aprendizaje automático? Elige dos respuestas.

Para que el aprendizaje automático de Google Ads funcione eficazmente, necesita datos de calidad. Seleccionar eventos que hayan completado más del 5 % pero menos del 50 % de usuarios es crucial porque proporciona un equilibrio. Eventos demasiado comunes (más del 50 %) no ofrecen suficiente diferenciación para la optimización, mientras que eventos demasiado raros (menos del 5 %) no generan suficientes datos para que el sistema aprenda de manera significativa. Además, es fundamental comprobar que los eventos se estén midiendo correctamente. Datos incorrectos o incompletos pueden llevar al aprendizaje automático a tomar decisiones erróneas, afectando negativamente el rendimiento de la campaña. Seleccionar los eventos más valiosos independientemente de su frecuencia puede ser problemático si son demasiado raros, y seleccionar eventos completados por al menos el 95 % de usuarios no ofrece suficiente margen para la optimización.