Il manager di Sara le chiede perché dedica tempo alla sua nuova campagna per app di Google. Il manager ritiene che il machine learning gestisca tutti gli aspetti del caso. Quali sono tre modi in cui Sara può condurre una campagna che utilizza il machine learning?

Il machine learning è potente, ma richiede input e direzione. Fornire molti dati di buona qualità consente al sistema di apprendere e ottimizzare in modo efficace, poiché i dati sono il carburante del machine learning. Definire dei limiti, come budget e CPA target, guida il sistema verso gli obiettivi aziendali, impedendogli di spendere eccessivamente o di puntare a conversioni non redditizie. Perfezionare la strategia, ad esempio testando nuovi asset creativi o modificando le impostazioni di targeting, fornisce al machine learning nuove informazioni e direzioni per migliorare le prestazioni. Aggiornare quotidianamente le impostazioni della campagna o modificare regolarmente le offerte può destabilizzare il machine learning, impedendogli di apprendere e ottimizzare in modo coerente, poiché ha bisogno di tempo per elaborare i dati e adattarsi.