Quelle proposition explique le besoin croissant en machine learning dans l'écosystème publicitaire depuis 2017 ?
Les marketeurs ont commencé à utiliser le machine learning pour identifier les modèles de prédiction du comportement et bénéficier d'une optimisation rapide.
Chrome a annoncé son intention d'éliminer progressivement les cookies propriétaires et tiers dès qu'une solution alternative sera disponible.
Ces dernières années, les data scientists ont commencé à faire avancer les activités et les projets basés sur le machine learning.
Les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques ont affecté la mesurabilité des campagnes.
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Explication: Quelle proposition explique le besoin croissant en machine learning dans l’écosystème publicitaire depuis 2017 ?
Explication: Le besoin croissant en machine learning dans l'écosystème publicitaire depuis 2017 s'explique par **les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques qui ont affecté la mesurabilité des campagnes**. Ces facteurs ont rendu plus difficile la collecte et l'analyse des données utilisateur de manière traditionnelle, ce qui a poussé les marketeurs à adopter le machine learning pour automatiser et affiner l'analyse des données, optimiser les campagnes publicitaires et mieux comprendre les comportements des consommateurs tout en respectant les normes de confidentialité.
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