Casos de campaña
Operar un flujo de cloaking asistido por ML
El aprendizaje automático reúne indicios débiles, pero el equipo conserva políticas, excepciones y límites.
Delimita la influencia del modelo
Nombra flujo, destinos, fuentes y banda donde la puntuación puede cambiar la respuesta.
Conserva contexto suficiente
Registra fuente, red, dispositivo, navegador, idioma, referente y repeticiones, incluidos campos ausentes.
Empieza observando
Compara el modelo con la política vigente antes de activar una franja reversible.
Espera deriva
Cambios de creatividad o ubicación alteran distribuciones y pueden producir errores muy seguros.
Verifica con etiquetas
Repite casos conocidos y muestras reales, comprobando motivo, destino y precedencia manual.