Excluir rasgos en modelos algorítmicos (de similitud) excluding-traits-in-algorithmic-look-alike-models
En este vídeo, aprenderá cómo y por qué excluir rasgos específicos (o grupos de) de un modelo algorítmico (de similitud).
Los casos de uso de esta función incluyen:
- Los rasgos extremadamente comunes, como los rasgos de visitante del sitio, sesgan el modelo, lo que no será útil para encontrar una audiencia similar de calidad. Los clientes ya no tienen que crear una fuente de datos independiente y almacenar rasgos comunes en la nueva fuente de datos, pero ahora pueden excluirlos simplemente.
- Ahora existe una forma de utilizar un subconjunto de rasgos de un tercero, como, por ejemplo, intereses de comportamiento, en lugar de toda la información de un modelo. Los terceros suelen enviar muchos datos que pueden no ser útiles para el cliente. En algunos casos, no se les permitirá utilizar todos los datos desde una perspectiva legal en el modelado. Ahora puede excluir rasgos o carpetas de rasgos que no desee incluir en el modelo.
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