Cas d’usage des campagnes
Exploiter un flux de cloaking assisté par ML
L’apprentissage automatique rassemble des indices faibles, mais l’équipe conserve politique, exceptions et limites.
Délimitez l’influence du modèle
Nommez le flux, les destinations, les sources et l’intervalle dans lequel le score peut changer la réponse.
Conservez assez de contexte
Consignez source, réseau, appareil, navigateur, langue, référent et répétitions, sans oublier les champs absents.
Commencez par observer
Comparez le modèle à la politique existante avant d’activer une tranche limitée et réversible.
Anticipez la dérive
Les changements de création ou d’emplacement transforment les distributions et peuvent produire des erreurs très assurées.
Vérifiez avec des étiquettes
Rejouez les cas connus et des échantillons réels en contrôlant motif, destination et priorité manuelle.