Dijital parametre ayarı iki ana kategoride yapılabilir: makine öğrenimi modellerinde hiperparametre ayarı ve UTM parametreleri ayarı. 1. Makine Öğrenimi Modellerinde Hiperparametre Ayarı: Bu, modelin performansını optimize etmek için yapılır. İşte adımlar: 1. Model ve Hiperparametrelerin Tanımlanması: Kullanılacak model ve optimize edilecek hiperparametreler belirlenir. 2. Arama Alanının Belirlenmesi: Her hiperparametre için olası değer aralığı tanımlanır. 3. Optimizasyon Yönteminin Seçilmesi: Grid Search, Random Search veya Bayesci Optimizasyon gibi bir yöntem seçilir. 4. Modelin Değerlendirilmesi: Çapraz doğrulama kullanılarak modelin performansı ölçülür. 5. En İyi Parametrelerin Belirlenmesi: En iyi performansı sağlayan parametre kombinasyonu seçilir ve model bu ayarlarla yeniden eğitilir. 2. UTM Parametreleri Ayarı: Dijital pazarlama kampanyalarının performansını izlemek ve optimize etmek için kullanılır. İşte adımlar: 1. Kampanya Hedefinin Belirlenmesi: Hangi metriklerin takip edileceği netleştirilir. 2. Parametrelerin Tanımlanması: UTM_source, UTM_medium, UTM_campaign gibi parametreler belirlenir. 3. Değerlerin Atanması: Her bir parametre için anlamlı ve tutarlı değerler belirlenir. 4. URL Oluşturulması: UTM parametreleri kullanılarak hedef URL oluşturulur. 5. Test ve Kısaltma: URL'nin doğru çalıştığından emin olunur ve gerekirse kısaltılır. 6. Takip ve Analiz: Google Analytics veya benzeri araçlarla veriler düzenli olarak takip edilir ve analiz edilir.