Quelle proposition explique le besoin croissant en machine learning dans l’écosystème publicitaire depuis 2017 ?
- Les marketeurs ont commencé à utiliser le machine learning pour identifier les modèles de prédiction du comportement et bénéficier d’une optimisation rapide.
- Chrome a annoncé son intention d’éliminer progressivement les cookies propriétaires et tiers dès qu’une solution alternative sera disponible.
- Ces dernières années, les data scientists ont commencé à faire avancer les activités et les projets basés sur le machine learning.
- Les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques ont affecté la mesurabilité des campagnes.
Explication:
Le besoin croissant en machine learning dans l’écosystème publicitaire depuis 2017 s’explique par **les attentes des utilisateurs toujours plus élevées, les réglementations sur la confidentialité et les changements technologiques qui ont affecté la mesurabilité des campagnes**. Ces facteurs ont rendu plus difficile la collecte et l’analyse des données utilisateur de manière traditionnelle, ce qui a poussé les marketeurs à adopter le machine learning pour automatiser et affiner l’analyse des données, optimiser les campagnes publicitaires et mieux comprendre les comportements des consommateurs tout en respectant les normes de confidentialité.