타겟팅 최적화는 실적이 우수한 신규 잠재고객을 어떻게 찾나요?

개인 정보 보호를 추구하는 머신러닝 모델을 기반으로 작동하는 한편 클라이언트의 퍼스트 파티 데이터를 포함한 기존 타겟팅 입력 내용을 활용합니다.

클라이언트의 방문 페이지에서 데이터를 수집하는 알고리즘을 사용하여 입찰 품질평가점수를 개선하는 키워드를 찾습니다.

더 광범위한 잠재고객 타겟팅을 제공하도록 지역 및 언어 같은 일부 캠페인 설정을 변경합니다.

클라이언트의 동일한 카테고리에 있는 다른 계정의 고객 일치 타겟팅 잠재고객 정보를 사용하여 신규 사용자를 찾습니다.


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타겟팅 최적화는 실적이 우수한 신규 잠재고객을 어떻게 찾나요?


설명: 타겟팅 최적화는 개인 정보 보호를 추구하는 머신러닝 모델을 기반으로 작동하는 한편, 클라이언트의 퍼스트 파티 데이터를 포함한 기존 타겟팅 입력 내용을 활용하여 실적이 우수한 신규 잠재고객을 찾습니다. 이를 통해 머신러닝 모델은 사용자의 데이터를 안전하게 처리하면서, 과거의 행동 데이터를 바탕으로 새로운 잠재고객을 정확하게 식별하고 타겟팅할 수 있습니다. 이러한 방식은 개인 정보 보호를 존중하면서도 마케팅 효율을 극대화하는 방법입니다.
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