Bir pazarlamacı, makine öğrenimiyle desteklenen bir Google Uygulama kampanyasına yararlı veriler sağlamak için aşağıdaki yöntemlerden hangi ikisini kullanabilir? (İki seçenek belirleyin.) Tüm Doğru Yanıtları Seçin

Makine öğrenimi destekli Google Uygulama kampanyalarının etkinliğini artırmak için iki temel yaklaşım vardır. Birincisi, etkinliklerin doğru bir şekilde ölçülmesini sağlamaktır. Bu, kampanya performansının doğru bir şekilde değerlendirilmesi ve makine öğrenimi algoritmalarının optimize edilmiş kararlar alabilmesi için kritik öneme sahiptir. Yanlış veya eksik ölçümler, kampanya optimizasyonunu olumsuz etkiler. İkincisi, kullanıcıların %5'inden fazlasının ve %50'sinden azının gerçekleştirdiği etkinlikleri seçmektir. Bu aralıktaki etkinlikler, makine öğrenimi modellerinin öğrenmesi için yeterli veri hacmine sahipken, aynı zamanda çok yaygın veya çok nadir olmadıkları için anlamlı optimizasyon fırsatları sunar. Çok nadir etkinlikler (örneğin %5'ten az), modelin öğrenmesi için yeterli veri sağlamazken, çok yaygın etkinlikler (örneğin %50'den fazla) genellikle zaten iyi performans gösterdiği için optimizasyon potansiyeli düşüktür. "Gerçekleşme sıklığına bakmadan işletme için en değerli etkinlikleri seçmek" doğru değildir çünkü makine öğrenimi için veri hacmi önemlidir. "Kullanıcıların en az %95'inin gerçekleştirdiği etkinlikleri seçmek" ise çok yaygın bir etkinlik olduğu için optimizasyon potansiyeli düşüktür.