Escludere le caratteristiche nei modelli algoritmici (lookalike) excluding-traits-in-algorithmic-look-alike-models
In questo video, scopri come e perché escludere caratteristiche specifiche (o gruppi di caratteristiche) da un modello algoritmico (lookalike).
I casi di utilizzo per questa funzione includono:
- Caratteristiche estremamente comuni, come le caratteristiche dei visitatori del sito, influenzano il modello, il che non sarà utile per trovare un pubblico simile per qualità. I clienti non devono più creare un’origine dati separata e memorizzare le caratteristiche comuni nella nuova origine dati, ma possono semplicemente escluderle.
- Ora esiste un modo per utilizzare un sottoinsieme di caratteristiche di una terza parte, come solo gli interessi comportamentali, piuttosto che tutte le informazioni in un modello. Le terze parti in genere inviano molti dati che potrebbero non essere utili per il cliente. In alcuni casi, non sarà consentito loro di utilizzare tutti i dati da un punto di vista legale nella modellazione. Ora puoi escludere caratteristiche o cartelle di caratteristiche che non desideri includere nel modello.
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