WaktuyangdigunakanHerlinauntukmenguruskampanyeAplikasiGooglemiliknyayangbarudipertanyakanolehmanajernya. Manajernyameyakinibahwamachinelearningdapatmelakukansegalanya.ApatigahalyangdapatdilakukanHerlinauntuk mengarahkankampanyeyangdijalankanmachinelearning?

Herlina dapat mengarahkan kampanye berbasis machine learning dengan tiga cara utama. Pertama, menetapkan batasan (misalnya, anggaran, target geografis, atau demografi) akan membantu machine learning beroperasi dalam parameter yang diinginkan, mencegahnya menghabiskan anggaran secara tidak efisien atau menargetkan audiens yang salah. Kedua, mengembangkan strategi yang jelas (seperti tujuan kampanye, pesan kunci, dan jenis materi iklan) memberikan kerangka kerja bagi machine learning untuk mengoptimalkan kinerjanya. Tanpa strategi, machine learning tidak memiliki arah yang jelas. Ketiga, memberikan banyak data yang berkualitas sangat penting karena machine learning belajar dari data. Data yang relevan, akurat, dan bervolume tinggi memungkinkan algoritma untuk mengidentifikasi pola dan membuat keputusan yang lebih baik. Memperbarui setelan kampanye setiap hari dan menyesuaikan bid secara berkala adalah tindakan manual yang justru bertentangan dengan prinsip machine learning yang dirancang untuk mengotomatiskan dan mengoptimalkan berdasarkan data dan batasan yang diberikan, sehingga tidak diperlukan intervensi harian yang konstan.