针对移动设备进行优化

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但它们并不新鲜。 许多品牌都采用了其中的许多策略——包括宝洁等大品牌的首席营销官——他们公开分享了他们所学到的知识。 虽然这些阴暗的做法正在曝光并（希望）被逐步淘汰，但重要的是要记住，这些交易只占所有程序化广告购买的一小部分，它们本身也占媒体总支出的一小部分。 广告 继续阅读下文 变化越多，它们就越保持不变。 坏数据怎么办？ Hwang 再一次说对了，行为定位广告并不像许多供应商和平台引导广告商相信的那样准确。 这对数字广告界的任何人或任何收到针对性不佳的广告的人来说都不足为奇。

考虑到将大量数据输入平台竞价算法，情况尤其如此，这些数据来自： 支持平台的跟踪器（cookie、像素、信标、应用程序数据等，可捕获在线活动）。 第三方和其他广告商（从 CRM 系统传输数据 + 使用其他离 埃及电话号码列表 线数据集进行扩充等）。 这些数据的质量、准确性和相关性各不相同——将它们混合在一起会对数据的整体准确性造成灾难性后果。 以此类推，考虑一下如果将香水与臭味排泄物混合会发生什么情况——结果仍然非常令人不快。 高质量数据和低质量数据也会发生同样的事情。 广告 继续阅读下文 当这些糟糕的数据进入其他生态系统时，它也会污染它们。



让事情变得更复杂的是这个过程通常是自动化的，许多机器学习算法默认信任输入数据的有效性并假设视图是完整的（即所有相关数据都包含在集合中）。 这两件事几乎都不是真的——所以大多数通过这些算法的数据都有些缺陷。 因此，许多算法在用户购买意向增加时发出信号非常好，但在确定购买意向何时减少时却很糟糕。 这会导致用户在网站上进行相关购买（例如壶铃或微波炉），但在购买后数天、数周或数年、数月内不断被广告跟踪以购买更多相同商品的情况。