Escludere le caratteristiche nei modelli algoritmici (lookalike)

In questo video, scopri come e perché escludere caratteristiche specifiche (o gruppi di) da un modello algoritmico (lookalike).

I casi di utilizzo per questa funzione includono:

  • Le caratteristiche molto comuni, come le caratteristiche dei visitatori del sito, sono influenzate dal modello e non saranno utili per trovare un pubblico lookalike di qualità. I clienti non devono più creare un’origine dati separata e archiviare caratteristiche comuni nella nuova origine dati, ma ora possono semplicemente escluderle.
  • Ora esiste un modo per utilizzare un sottoinsieme di caratteristiche di terze parti, come gli interessi comportamentali, invece di tutte le informazioni in un modello. Di solito terze parti inviano molti dati che potrebbero non essere utili per il cliente. In alcuni casi, non saranno autorizzati a utilizzare tutti i dati da un punto di vista legale nella modellazione. Ora è possibile escludere caratteristiche o cartelle di caratteristiche che non si desidera includere nel modello.

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