方数据和机器学习如何协 如果说机器学习 (ML) 是一台引擎，那么数据就是驱动它的燃料。虽然这些发电机需要大量数据才能运行，但这不仅仅是“越多越好”的情况——数据质量也很重要。
任何机器学习模型的成功都取决
于持续不断的相关第一方数据流。情况一直如此。但随着 whatsapp 号码数据 用户数据变得越来越难以捉摸且越来越不可靠（这要归咎于新的隐私法规、平台层面的变化以及公众信任度的下降），获取第一方数据已成为绝对必要的。
那么，在这个不断变化的数字环境中，移动广告商如何 方数据和机器学习如何协 才能实现可衡量、有意义且可盈利的结果呢？请继续阅读，我们将深入探讨机器学习算法背后的智能、第一方数据的未开发潜力及其推动决策智能的潜力。
第一方数据如何推动移动广告发展
“了解你的受众。”这是广告业最成熟的原则之一，而第一方数据是客户情报的关键来源。你可以将第一方数据视为直接从你与最终用户或客户的关系中收集的任何数据。
虽然在过去，这可能包括来自评论卡或建议箱 有效营销自动化的关键特征 的输入，但如今的广告商希望通过登录、广告展示和点击等应用内行为来了解用户行为和偏好。此外还有其他来源，例如通过表单收集的电子邮件和电话号码、购买历史记录或其他网站参与度指标。
第一方数据可让您实时、逐个出价地优化 巴西商业名录 出价。它使广告系列更具相关性、针对性，并支持超个性化。直到最近，移动广告商才使用来自第三方来源的数据（例如 Cookie、跟踪像素以及 Android 或 Apple 分配的设备级广告 ID）来补充这一点，以获得更完整的画面。
数据质量在机器学习模型中的关键作用
劣质数据是利用机器学习实现决策智能的头号敌人。但在我们进一步讨论之前，“高质量”数据到底意味着什么？
IBM将数据质量定义为准确性、完整性、有效性、一致性、唯一性、及时性和适用性的衡量标准。使用劣质数据（例如重复输入、缺失值或不相关的标识符）训练的机器学习模型可能会导致不良的业务结果。Gartner报告称，数据质量差每年平均给组织造成 1290 万美元的损失。
想象一下，一个自动化抵押贷款工具接受虚假汇率 方数据和机器学习如何协 训练，或接受过宽（或过窄）的信用评分范围。不准确和无效的输入组合会导致预测模型失控，可能会以不切实际的利率将抵押贷款授予较差的候选人。
或者，假设您正在构建一个模型来支持全渠道测量，但缺少客户旅程的关键步骤。如果没有完整的数据集，该模型就无法提供做出准确的数据驱动决策所需的全方位洞察和预测。
为什么机器学习和营销的未来取决于第一方数据
尽管受众使用数据日益增多，但效果营销人员可支配的资源却越来越少。
考虑一下现有的广泛政策变化，例如欧洲的 GDPR 和 CCPA。或者平台级别的变化，例如 Apple 的 AppTrackingTransparency 和 Google 的 Privacy Sandbox。随着更多措施的出台，这些措施已经切断了可用受众情报数据的供应。
当然，这些数据从一开始就不完美。第三方的见解本身往往被证明是不准确的或脱离实际的。当你考虑到相关的法律、财务和声誉风险时，品牌很难看到第三方跟踪的好处。
据CSO称，数据隐私罚款数额相当可观：
2021 年，亚马逊因违反 GDPR 支付了 7.46 亿欧元（8.77 亿美元）。
2022 年 11 月，Meta 因泄露 5 亿用户的个人信息而被罚款 2.65 亿欧元（2.77 亿美元）。
Instagram 因侵犯儿童隐私而欠爱尔兰数据保护委员会超过 4 亿美元。
即使你可以避免罚款，第三方广告也常常 方数据和机器学习如何协 会疏远或惹恼用户——有点像当 Facebook 播放与你刚刚谈论的事情有关的广告时产生的那种毛骨悚然的感觉。
随着客户越来越担心自己的数据被使用，新的保护性法规不断出台，广告商正在寻求新的受众细分和定位方法。在这个隐私驱动的分析新时代，高质量的第一方数据已成为明确的前进方向——你只需要知道如何利用它。
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