Nel contesto della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'analisi, Verità del suolo si riferisce a un'informazione che si sa essere oggettivamente vera o accurata, in genere stabilita attraverso l'osservazione diretta, l'evidenza empirica o la verifica meticolosa. Serve come una linea di base affidabile o un punto di riferimento rispetto al quale i modelli, le previsioni e le interpretazioni dei dati vengono confrontati e convalidati. Per un marketing guidato dai dati L'approccio di stabilire e utilizzare la verità a terra è essenziale per l'accuratezza e l'efficacia.

Come viene stabilita la verità di base

I dati della verità a terra sono in genere raccolti con metodi che garantiscono un'elevata precisione. Questo può comportare annotazione umana manuale o l'etichettatura dei dati (ad esempio, l'identificazione degli oggetti nelle immagini, la classificazione dei sentimenti nel testo). 

Misurazione diretta Un altro metodo è l'utilizzo di strumenti calibrati o di esperimenti controllati. Può anche provenire da fonti verificate e autorevoli o incrociando più set di dati affidabili. La chiave è che i dati della verità di terra sono considerati i dati "corretti" per un determinato problema.

Applicazioni della verità del suolo nel marketing e nella pubblicità

La verità a terra gioca un ruolo fondamentale in diverse applicazioni di marketing. Viene utilizzata per addestrare e convalidare i modelli di apprendimento automatico per compiti come la segmentazione dell'audience, il lead scoring predittivo e il Modellazione LTV. In modellazione dell'attribuzioneLa verità di base (o i dati che si avvicinano molto ad essa, come i dati controllati test di incrementalità) aiuta a verificare quali touchpoint hanno veramente influenzato una conversione.

È fondamentale per garanzia di qualità dei dati in sistemi come DMP (Piattaforme di gestione dei dati) assicurando che il dati di prima parte o altre fonti di dati sono accurate. Per esempio, in attribuzione pubblicitaria da online a offlineLa verità di base potrebbe essere costituita da dati di vendita verificati, collegati a famiglie specifiche esposte agli annunci.

L'importanza della verità a terra per ottenere intuizioni affidabili

Senza la verità di base, i marketer rischiano di operare su ipotesi errate o su dati imprecisi, portando al fenomeno "garbage in, garbage out". I modelli addestrati su dati scadenti faranno previsioni sbagliate e l'analisi delle prestazioni della campagna potrebbe essere fuorviante.

La verità di terra assicura che Le decisioni basate sui dati si basano sulla realtàConducendo a strategie più efficaci, a una migliore allocazione delle risorse e, in ultima analisi, a un miglioramento della qualità del lavoro. ROI (Ritorno sull'investimento). Si tratta di una pietra miliare per costruire una struttura affidabile modelli di media mix.

Sfide nell'ottenere e utilizzare la verità del terreno

Acquisire dati di verità a terra di alta qualità può essere richiede tempo e denaro. L'annotazione manuale, ad esempio, richiede un notevole sforzo umano. Ci possono essere anche soggettività nel giudizio umano, anche quando si cerca di stabilire la verità oggettiva.

Per i sistemi dinamici, i dati di verità a terra possono diventare obsoleti rapidamente, richiedendo sforzi continui per mantenerne l'accuratezza. Nonostante queste sfide, il valore di una verità di base affidabile spesso supera i costi, soprattutto per le decisioni aziendali critiche.

Verità di fondo in un contesto di marketing globale

Quando si opera a livello internazionale, stabilire la verità di base può essere più complesso a causa delle variazioni nella disponibilità dei dati, nei metodi di raccolta e nelle interpretazioni culturali. Ciò che costituisce un'informazione verificata in un mercato potrebbe essere diverso in un altro. I marketer globali che sfruttano pianificazione e acquisto di media internazionali I servizi devono essere particolarmente diligenti nel garantire la veridicità delle fonti di dati nelle diverse regioni, per prendere decisioni solide e localizzate.

Un consiglio da professionista: Quando lavora con modelli di AI o di apprendimento automatico nel suo marketing, si informi sempre sulla verità di base dei dati utilizzati per l'addestramento e la convalida. Comprendere la sua fonte e la sua qualità le darà maggiore fiducia nei risultati del modello e la aiuterà a identificare potenziali pregiudizi.

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