他们很可能对该产品不感

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该数据用于预测人们对广告的反应。它可能会与某个产品互动或立即购买它。预测性定位工具可帮助营销人员创建与广告相符的客户角色和目标细分。根据实际情况推荐产品改善购买者旅程的最佳方法之一是根据他们的喜好推荐产品。然而广告的相关性可能是主观的具体取决于一个人的心态。但这消除了猜测。如果一个人不接触广告兴趣。例如如果您在上观看较多的特定类型机器学习将自动推荐属于该类型的电视节目和电影。

高级推荐模型高级推荐模型图片来源推 华人海外澳洲号码数据 荐过程中最显着的变化是营销人员正在使用机器学习从直接反馈转向间接反馈。明确的反馈取决于客户提供的信息例如他们首选的购物品牌。然而隐式反馈形成了理解意图和行为信号的建议。通过更具体的建议设计广告活动变得更加容易。机器学习使营销人员能够在知道产品存在之前预测人们会购买什么。



现在可以实时分析推荐行为。机器学习的未来设想历史数据和对影响广告活动的建议的响应。品牌安全和一致性虽然广告中机器学习的目标是在正确的时间个性化和定位消费者但还有其他好处。广告个性化将在公司与其受众之间建立更好的关系。品牌安全和认知度也可以通过提高信任系数来提高。在这里您必须小心仅在一切安全且积极的地方做广告。更好的广告决策机器学习给营销人员带来的最显着的好处是它加快了决策过程尤其是在广告方面。