Quelle proposition explique le besoin croissant en machine learning dans l'écosystème publicitaire depuis 2017 ?

La bonne réponse est que les attentes des utilisateurs, les réglementations sur la confidentialité (comme le RGPD) et les changements technologiques (comme la fin des cookies tiers) ont collectivement rendu la mesure des campagnes publicitaires plus complexe. Le machine learning est devenu essentiel pour analyser de vastes ensembles de données fragmentées et pour identifier des signaux pertinents afin d'optimiser les performances sans compromettre la vie privée. Les autres options sont des facteurs contributifs mais ne sont pas la cause principale et englobante de ce besoin croissant. L'activité des data scientists est une conséquence, non une cause. L'annonce de Chrome est un exemple de changement technologique, mais pas la seule cause. L'utilisation du machine learning par les marketeurs est une application, pas la raison fondamentale de son besoin accru.