Quais são as duas maneiras que um profissional de marketing pode alimentar uma campanha para apps do Google com dados úteis usando aprendizado de máquina?

Para otimizar o aprendizado de máquina em campanhas para apps, é crucial garantir que os eventos sejam avaliados com precisão, pois dados de má qualidade levam a decisões ineficazes. Além disso, selecionar eventos que ocorrem entre 5% e 50% dos usuários é ideal. Eventos muito raros (menos de 5%) não fornecem dados suficientes para o aprendizado de máquina, enquanto eventos muito comuns (mais de 50%) podem não ser discriminatórios o suficiente para identificar usuários de alto valor. Selecionar os eventos mais valiosos independentemente da frequência pode incluir eventos raros demais. Selecionar eventos feitos por pelo menos 95% dos usuários foca em eventos universais, que podem não ser os mais preditivos para otimização.