营销者可通过哪两种方式，为依托机器学习技术的 Google 应用广告系列提供高质量的数据？（请选择两项。）

正确答案解析

Google 应用广告系列依赖高质量数据来驱动机器学习算法，从而实现最佳效果。为了向系统提供最有效的信号，营销者应遵循两个核心原则：

• 确保准确衡量事件：这是提供高质量数据的基础。如果事件跟踪不准确（例如，重复计算或漏报），机器学习系统就会基于错误的数据进行学习和优化，导致广告支出浪费和效果不佳。准确的数据是算法做出正确决策的前提。
• 选择最具价值的事件，而不考虑事件的发生频率：营销者应选择那些最能代表业务价值的事件（如“购买”、“订阅”或“完成关键关卡”）作为优化目标。即使这些事件很稀有，它们也能为机器学习系统指明最有价值的用户类型，从而引导系统寻找更多类似的用户。

错误选项分析

• 选择那些会有超过 5% 但少于 50% 的用户完成的事件：这是一个过于具体且武断的规则。事件的价值比其发生频率更重要，不应仅凭完成率来筛选。
• 选择那些至少会有 95% 的用户完成的事件：这类事件（如“打开应用”）几乎所有用户都会完成，因此无法有效区分高价值用户和普通用户，属于低质量的优化信号。