Commentunresponsablemarketingpeut-ilfournirdesdonnéespertinentesàunecampagnepourapplicationsGoogle alimentéeparlemachinelearning?(Choisissezdeuxréponses.)

Pour optimiser une campagne Google pour applications basée sur le machine learning, il est crucial de fournir des données pertinentes et de qualité. Sélectionner des événements générés par 5 à 50 % des utilisateurs est une bonne pratique, car cela permet au système d'apprentissage automatique de disposer d'un volume suffisant de données pour identifier des tendances sans être submergé par des événements trop courants ou trop rares. S'assurer que les événements sont mesurés avec précision est fondamental pour la fiabilité des données et l'efficacité de l'optimisation. Si les données sont inexactes, le machine learning prendra des décisions erronées. Sélectionner des événements générés par au moins 95 % des utilisateurs rendrait l'événement trop commun et moins discriminant pour l'optimisation. Sélectionner les événements les plus intéressants, quelle que soit leur fréquence, pourrait inclure des événements trop rares pour que le machine learning puisse en tirer des conclusions significatives.