这意味着整个数字媒体生态系统的影响
力和规模会更大。” Epsilon 还在评估中获得了当前产品类别中的最高分。 Epsilon 的 CORE ID 可以识别并向真人投放 98% 的广告。我们只有不到 5% 的 ID 依赖 IDFA 作为唯一的数字接触点，平均而言，每个 CORE ID 都附加到五个数字接触点。正因为如此，我们已经证明了我们在苹果环境中取得成功的能 危地马拉电话号码表 力；在 Apple 于 2017 年弃用第三方 cookie 后，我们发现 Safari 上客户的广告投放量增加了 25%。我们是消费者隐私方面的领导者，确保跨设备和 cookie 持续选择退出（而不是仅仅选择退出）单一标识符但仍收到其他标识符的广告）。 那些在广告技术领域还没有面向未来的解决方案的人就晚了一天，而且还缺钱。多年来我们都知道这一切即将到来。在构建数字解决方案时，我们优先考虑隐私、安全和强大的合作伙伴关系，这有助于我们将身份锚定在持久的名称和地址基础上。这创造了解决方案，使品牌能够与消费者建立一种值得信赖、基于同意的关系，建立持久的联系。这些模型只是跟踪消费者的行为并立即接受这一点。 毫不奇怪，您看到了更多使用在线渠道的巨大转变。在许多情况下，您还看到了更多定期重复购买的转变，几乎就像补货行为一样。 在营销方面，机器学习最适合哪些领域？ Nowlan：我们实际上可以用它来更好地适应不同客户的创意选择。通过向他们展示替代方案并跟踪他们的反应，您可以了解消费者更有可能对哪种广告做出反应。
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因此，如果有人更有可能对促销做出反应，那么其他人也更有可能对主题或情感诉求做出反应。 AI特征图像侧边栏“如果你有一个正在尝试优化的信号，并且你得到了相关反馈，那么随着时间的推移，你几乎总能得到更强烈的响应。” – Steve Nowlan，Epsilon 决策科学高级副总裁 您还可以优化多个渠道的支出。我们动态地重新分配预算，通过调整渠道 A 与渠道 B 的支出金额来获得更大的总体回报。 一般来说，任何您尝试进行预测或优化明确 KPI 的任务，所有这些都非常适合。如果您有一个正在尝试优化的信号，并且您收到了相关反馈，那么随着时间的推移，您几乎总能得到更强烈的响应。 当在营销中使用机器学习时，营销人员如何确保他们获得的结果仍然感觉人性化？ 诺兰：在我看来，这实际上是一次非常彻底的分离。归根结底，营销和广告中的人为部分才是真正的信息。
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