¿Por qué no se empieza a aplicar inmediatamente el aprendizaje automático cuando se pone en marcha una campaña de aplicaciones de Google?
- Porque es preciso analizar otras campañas de la cuenta primero.
- Porque se necesita que los trabajadores de Google introduzcan datos de forma manual.
- Porque hace falta procesar una gran cantidad de datos.
- Porque el sistema debe aprender primero de la gestión manual.
Explicación:
La opción seleccionada, Porque hace falta procesar una gran cantidad de datos, es correcta porque el aprendizaje automático requiere una cantidad significativa de información para funcionar de manera efectiva. Al iniciar una campaña de aplicaciones de Google, el sistema necesita recopilar y analizar datos sobre el comportamiento de los usuarios, las interacciones con los anuncios y otros factores relevantes antes de poder optimizar las estrategias de marketing. Este proceso de recopilación de datos es fundamental para que el aprendizaje automático pueda identificar patrones y tendencias que permitan ajustar automáticamente las ofertas y la segmentación de la campaña. Sin suficientes datos, el sistema no puede aprender adecuadamente ni tomar decisiones informadas, lo que podría resultar en un rendimiento subóptimo de la campaña. Por lo tanto, es esencial esperar a que se procesen estos datos para que el aprendizaje automático comience a operar eficazmente.