Tu gerente cuestiona la necesidad de invertir más tiempo en tu nueva Campaña de aplicaciones de Google debido a que ‘el aprendizaje automático lo hace todo’. ¿Qué podrías decirle que haces para encaminar la campaña? Selecciona las tres mejores respuestas.
- Proporcionar datos amplios y significativos al sistema, además del tiempo para procesarlos
- Vigilar la estrategia y los objetivos, además de actualizarlos cuando sea necesario
- Definir una oferta y un presupuesto razonables a fin de crear límites útiles para el sistema
- Ajustar la campaña en respuesta a las fluctuaciones por hora del rendimiento
Explicación:
Ante la cuestionamiento del gerente sobre la eficacia del aprendizaje automático en la nueva Campaña de aplicaciones de Google, es crucial explicar las acciones necesarias para guiar y optimizar la campaña de manera efectiva. La primera respuesta correcta es proporcionar datos amplios y significativos al sistema, además del tiempo para procesarlos. Esto implica asegurar que el aprendizaje automático tenga acceso a datos relevantes y actualizados sobre el rendimiento de la campaña, permitiendo así ajustes y mejoras continuas. La segunda respuesta correcta es vigilar la estrategia y los objetivos, además de actualizarlos cuando sea necesario. Aunque el aprendizaje automático puede optimizar procesos, es esencial supervisar regularmente para garantizar que la campaña se alinee con los objetivos comerciales y se ajuste a las condiciones cambiantes del mercado. La tercera respuesta correcta es definir una oferta y un presupuesto razonables a fin de crear límites útiles para el sistema. Establecer límites claros y realistas ayuda al aprendizaje automático a tomar decisiones eficaces y evitar desviaciones costosas o ineficientes. En contraste, ajustar la campaña en respuesta a fluctuaciones por hora del rendimiento no está directamente relacionado con la guía estratégica y efectiva de una Campaña de aplicaciones de Google en su totalidad. En resumen, al proporcionar datos adecuados, monitorear estratégicamente y establecer límites claros, se optimiza la colaboración entre el aprendizaje automático y las decisiones humanas, asegurando así que la campaña sea efectiva y alcance sus objetivos de manera eficiente.