广告活动应用场景
运营机器学习辅助的流量伪装流程
模型应为已知控制补充上下文，不能把概率判断变成没有理由、无法追查的确定结论。
限定模型职责
使用评分汇总不确定信号，把强制条件留在显式规则中。清楚的职责分工能够简化每次结果的解释。
准备参考案例
从真实来源选取可信、可疑和模糊访问，为每个样本写明预期目标以及判断错误可能带来的后果。
先观察再干预
让模型在现有规则旁计算风险，但暂时不改变目标。按广告活动和来源分析两者不一致的事件。
分小批开放
仅启用一个来源片段或分数区间，并保留即时恢复能力。在观察窗口内只改变一个因素。
跟踪质量与漂移
定期检查误报、理由分布和访问组成。模型新版本必须重新通过同一套矩阵，才能获得更大流量范围。