阿久的经理提出质疑，为什么阿久要在新的 Google 应用广告系列上花时间。经理认为一切都在由机器学习技术操控。 阿久可以通过哪三种方法帮助优化依托于机器学习技术的广告系列？

正确答案解析 尽管Google应用广告系列高度依赖机器学习，但营销人员的策略指导至关重要。以下是优化广告系列的关键人为干预措施： - 提供大量优质数据：机器学习的效能取决于其“学习”的数据。提供丰富的优质广告素材（文字、图片、视频）和准确的转化数据，是引导算法找到高价值用户的核心。 - 调整策略：机器学习负责执行，但业务目标由人设定。营销人员需根据市场变化和业务需求，适时调整广告系列的目标，例如从关注安装量（tCPI）转向关注应用内操作（tCPA）或价值（tROAS）。 - 设置界限：人为广告系列设定清晰的“护栏”。通过设置预算、目标出价和投放区域等限制，可以确保机器学习在符合业务成本和范围的框架内进行优化。

错误选项分析 - 每天更新广告系列设置：过于频繁的调整会中断机器学习的“学习期”，使其无法积累足够的数据来做出明智的优化决策，反而会影响效果。 - 定期调整出价：在应用广告系列中，出价是自动化的。营销人员应专注于设定和调整目标（例如目标CPA），而不是手动干预具体出价，这会与智能出价系统冲突。