它會根據可用資訊和給出的指

sabrina64

這些都是根據每個細分市場的表現來微調轉換價格和機率的槓桿。情況變得支離破碎，一個人不可能考慮到數千個關鍵字的所有因素。當然，這是可能的，但更改的重疊有時會導致最終結果，其中一次點擊的最終價格可能是預期價格的數倍。 當接收到足夠的資料時，演算法當然會更有效地執行此過程。它考慮了數十個不同的變量，並且能夠有效地設定正確的報價。 如今，該演算法的平均性能可以接受。如果以穩定的速度累積足夠數量的數據，且條件（網頁、折扣銷售、結果追蹤配置）沒有重大變化，機器將以穩定的確定性管理其繪圖。 一個人在什麼情況下才算堅強？ 當沒有足夠的數據來做出足夠強的預測、預測不連貫或廣告受到外部因素影響時，機器就會開始遇到問題。例如，這些因素可以是折扣銷售、季節變化或降雪等。


在設定報價時，人工智慧僅使用系統本身的數據和設定的獲利目標——，邏輯地執行其所 香港電話號碼 能執行的操作。然而，廣告商通常擁有演算法無法存取的資訊。 下面是一個例子，其中一個由谷歌自動化演算法運行且效果相當好的帳戶被轉移到人類控制之下。該演算法產生了良好的結果，但不支援成長目標，這就是為什麼需要人類來控制的原因。 案例：汽車租賃公司 在這個例子中，業務是季節性的，週末的銷售高峰較小，而月交時的銷售高峰較大。谷歌的演算法傾向於在決策中更加重視前幾週發生的變化。因此，當搜尋和實際購買之間的時間通常較長時，演算法開始透過降低報價來應對幾週和幾天內銷售的減少。因此，廣告的排名下降了，廣告出現時的搜尋次數也比以前少了。






此外，演算法正確地發現行動搜尋產生的租金至少是桌面搜尋價格的兩倍，因此行動可見度仍然很低。 所以穀歌的演算法完全符合邏輯。同樣，此人知道： 汽車租賃過程早在實際租賃活動之前就開始了，包括價格比較，即它需要時間和與廣告的多次互動 該公司的目標是成長，並且可以預期高水準的客戶承諾，這反映在某些車型的重複購買上 銷售高峰之外還有空閒產能，必須投入運營，即使成本多一點 幾乎每個月都有自己的季節 人們在租賃活動之前使用多個設備，而 Google 並不總是能夠追蹤設備之間的轉換（這種情況對於登入 Android 設備和 Chrome 的用戶來說當然是好事） 行動裝置上的轉換率可能比桌上型電腦低三倍，這一事實會影響獲利能力，但這並不意味著您的投資應該減少三倍 我們的目標不是讓廣告能見度緊跟著前幾週的需求波動，而是讓整個月的能見度更加均勻、實現長期正的廣告收入和更快的業務成長。