Esclusione di Traits in Algorithmic (Look-Alike) Models

In questo video imparerai come e perché escludere specifici (o gruppi di) traits da un algoritmo (lookalike) Model.

I casi di utilizzo per questa funzione includono:

  • Estremamente comune traits come il visitatore del sito traits bias model che non sarà utile per trovare un pubblico lookalike di qualità. I clienti non devono più creare un data source separato e archiviare i traits comuni nel nuovo data source, ma ora possono semplicemente escluderli.
  • Ora è possibile utilizzare un sottoinsieme di traits da un third party, ad esempio solo interessi comportamentali, anziché tutte le informazioni in un model. Third parties di solito invia 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 traits o le cartelle di traits che non si desidera includere in model.

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