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由于下面哪个原因，广告生态系统对机器学习技术的需求自 2017 年以来一直持续增长？

 

• 用户期望的提高以及隐私权法规和技术的变化，这些都影响了广告系列的效果衡量。
• 营销者开始使用机器学习技术来寻找规律，以便预测用户行为并快速进行优化。
• Chrome 宣布在找到替代解决方案后，将会逐步停止使用第一方 Cookie 和第三方 Cookie。
• 近年来，数据科学家们开始推动机器学习项目和工作不断向前发展。

 

为什么说传统的跟踪方法可靠性降低？

 

• 由于广告拦截器的数量不断增加，用户使用其数字设备的可能性会降低。
• 随着时间推移，转化时间范围缓慢增加，有时可能会长达 60 天。
• Safari 等浏览器正在增加对广告客户的支持，允许他们使用第三方 Cookie 来跟踪转化。
• 日益增加的隐私权法规和技术变化将限制企业使用用户数据来衡量效果。

 

电商客户可以通过下面哪一种方法来使用智能出价策略？

 

• 客户应当使用利润率等业务数据，根据利润与收入的对比情况进行优化。
• 客户应当忽略任何第一方数据，并让机器学习技术来完成复杂繁琐的工作。
• 客户应当专注于潜在客户发掘策略，以尽可能提高转化次数。
• 客户应当先从人工出价开始，以便为使用智能出价积累更多数据。

 

您的客户希望为 Chrome 弃用第三方 Cookie 做好准备。 应采取哪两个步骤？ 请选择两项。

 

• 在其网站中采用 Privacy Sandbox API。
• 借助网站级代码植入、Google Analytics（分析）4 和目标客户匹配，打造具有可持续性的基础架构。
• 通过优化型定位等解决方案来利用 Google AI。
• 在制定任何以隐私保护为中心的计划之前，先采取观望的方法。

 

如果您想结合所有非关键字 Google 广告，形成一种自动化的跨产品的广告系列类型，您会使用下面哪一种广告系列类型？

 

• 智能购物广告系列，以便根据设定的目标广告支出回报率促进电子商务收入增长
• 行动号召视频广告系列，以便在 YouTube 平台上争取更多转化次数
• 效果最大化广告系列，以便在出价、定位、广告素材和归因方面综合运用先进的自动化技术，帮助您提升转化次数和转化价值
• 应用广告系列，以便根据设定的每次下载/操作目标费用或目标广告支出回报率，吸引消费者下载、执行特定操作或多使用您的应用

 

Google Analytics（分析）4 可以为广告客户提供什么数据控制功能？

 

• 让广告客户可以存储单个 IP 地址，以便进行广告宣传。
• 帮助企业在未正确征得用户同意的情况下收集用户信息。
• 帮助企业遵从不断变化的行业法规。
• 让企业在收到通知后可以拒绝用户提出的数据移除请求。