втор: Пеп Каналс , опубликовано 2 марта 2022 г.
Неизбежный конец файлов cookie означает, что нам придется переосмыслить методы цифрового маркетинга . Мы больше не можем использовать эту технологию для отслеживания пользователей и их потребительских привычек, но, к счастью, есть другие решения, которые позволяют нам сегментировать рынок, соблюдая при этом конфиденциальность каждого пользователя. Одним из таких решений являются алгоритмы кластеризации .
Хотите узнать больше о SEM и Google Ads? Нажмите здесь и скачайте наиболее полное руководство по успешному проведению рекламных кампаний в Google (обновленное издание на 2024 год).
Алгоритмы кластеризации: будущее маркетинга без файлов cookie
Что такое алгоритмы кластеризации?
Алгоритм кластеризации — это решение группировать элементы набора данных по их сходству , чтобы генерировались разные группы или кластеры, содержащие похожие друг на друга объекты.
Алгоритмы кластеризации используются для решения Список телефонных номеров Telegram в Омане задач машинного обучения без присмотра, то есть когда данные не имеют меток. Мы не можем знать, есть ли в данных скрытые закономерности, поэтому позволяем алгоритму найти как можно больше связей.
Алгоритмы кластеризации имеют множество применений, например, для определения погодных условий в регионе, группировки статей или новостей по темам или обнаружения районов с высоким уровнем преступности.
В мире маркетинга они необходимы для сегментации рынка , поскольку позволяют нам использовать имеющиеся у нас данные о клиентах, чтобы группировать их в разные группы в зависимости от того, какие они, как они ведут себя и каковы их интересы. Все это позволяет нам осуществлять персонализированный маркетинг, исходя из потребностей различных пользователей, без необходимости прибегать к использованию файлов cookie .
Типы алгоритмов кластеризации
Судя по плотности. В этом типе кластеризации данные организуются на основе областей с высокой концентрацией данных, окруженных областями с низкой концентрацией данных. Алгоритм находит эти сектора с высокой плотностью данных и называет их группами. Эти группы могут принимать любую форму, выбросы не учитываются.