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Visão geral dos modelos algorítmicos

O que é a modelagem algorítmica

A modelagem algorítmica no Audience Manager refere-se ao uso da ciência de dados para expandir suas audiências existentes ou classificá-las em personas.
Isso é feito por meio de dois tipos de algoritmos: Look-Alike Modeling e Predictive Audiences.

Modelo de semelhanças

Look-Alike Modeling ajuda a descobrir audiências novas e únicas por meio da análise de dados automatizada. O processo start quando você seleciona uma característica ou segmento, um intervalo de tempo e fontes de dados originais e de terceiros. Suas escolhas fornecem as entradas para o modelo algorítmico. Quando o processo de análise é executado, ele procura usuários elegíveis com base em características compartilhadas da população selecionada.
Após a conclusão, esses dados estão disponíveis no Construtor de características, onde você pode usá-los para criar características com base na precisão e no alcance . Além disso, é possível criar segmentos que combinam características algorítmicas com características baseadas em regras e adicionar outros requisitos de qualificação com operadores booleanos de expressões e comparação.
Look-Alike Modeling fornece uma maneira dinâmica de extrair valor de todos os dados de características disponíveis.
Para saber mais sobre Look-Alike Modeling, consulte Entendendo a modelagem semelhante à aparência.

Públicos preditivos

Predictive Audiences ajuda a classificar uma audiência desconhecida em personas distintas, em tempo real, usando técnicas avançadas de ciência de dados.
Em um contexto de marketing, uma pessoa é um segmento de público-alvo definido por visitantes, usuários ou possíveis compradores, que compartilham um conjunto específico de características, como demografia, hábitos de navegação, histórico de compras etc.
Predictive Audiences os modelos levam esse conceito mais longe, usando uma máquina de aprendizado Audience Manager para classificar automaticamente audiências desconhecidas em personas diferentes. O Audience Manager consegue isso calculando a propensão de sua audiência desconhecida para um conjunto de audiências conhecidas.
Para saber mais sobre Predictive Audiences, consulte Visão geral de Audiências preditivas.