ML destekli cloaking akışını işletmek

Belirsiz sinyalleri bir araya getirmek için puan kullanın, zorunlu şartları açık kurallarda tutun. Bu ayrım her sonucu açıklamayı kolaylaştırır.

Gerçek kaynaklardan güvenilir, şüpheli ve belirsiz ziyaretler seçin. Her örneğe beklenen hedefi ve hatanın olası etkisini ekleyin.

Risk puanını mevcut kuralın yanında hesaplayın fakat hedefi değiştirmeyin. Ayrışmaları kampanya ve kaynak düzeyinde inceleyin.

Bir kaynak dilimini ya da puan bandını etkinleştirip hızlı geri dönüşü koruyun. Gözlem süresince tek değişkeni oynatın.

Yanlış pozitifleri, gerekçe dağılımını ve ziyaret karışımını düzenli değerlendirin. Yeni sürüm genişletilmeden önce aynı matrisi yeniden geçmelidir.