アルゴリズム(類似) ModelsでTraitsを除外

このビデオでは、アルゴリズム(類似(look-alike) Modelから特定の(またはtraitsのグループを除外する方法と理由を説明します。

この機能の使用例は次のとおりです。

  • サイト訪問者traitsがmodelを偏らせるなど、極めて一般的なtraitsは、質の高い類似オーディエンスを見つけるのに役立ちません。 個別のdata sourceを作成して共通のtraitsを新しいdata sourceに保存する必要はなくなりましたが、単に除外できるようになりました。
  • model内のすべての情報ではなく、third party内のtraitsのサブセットを使用する方法が追加されました。例えば、内のすべての情報を行動上の関心に基づくものなどです。 Third parties 通常、顧客にとって役に立たない可能性のある多数のデータを送信します。場合によっては、モデリングに法的な観点からすべてのデータを使用できないことがあります。 modelに含めないtraitsやtraitsのフォルダーを除外できるようになりました。

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