Biorąc pod uwagę, że struktura konta opierała się na zasadzie konsolidacji danych w celu zebrania jak największej ilości danych statystycznych do szkolenia algorytmów, na poziomie kampanii wykorzystano różne Grupy Zasobów. Takie podejście umożliwiło agregację szerokich wskaźników wydajności, optymalizując proces uczenia się algorytmów. Poprzez wykorzystanie różnych kreatywnych zasobów w odrębnych Grupach Zasobów zapewniliśmy kompleksowy zbiór danych, który zwiększył dokładność i skuteczność automatycznej optymalizacji kampanii.
Profesjonalne Wnioski:
To strategiczne podejście nie tylko maksymalizowało dostępne dane do optymalizacji, ale także wykorzystało pełny potencjał uczenia się algorytmów, aby osiągnąć lepszą wydajność kampanii.