揭开相似模特的面纱

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分享这个 网站工具 数据解决方案 公司 博客 联系我们 访问网站工具 搜索图标 最新消息 社会的 营销 网站 数据 趋势 消息 揭开相似模特的面纱 最后更新时间：2023 年 5 月 17 日|数据 脸书分享按钮 分享推特分享按钮 鸣叫pinterest 分享按钮 别针电子邮件共享按钮 电子邮件linkedin 分享按钮分享此分享按钮 在当今快节奏的数字市场中，保持竞争优势是首要任务。这意味着，作为媒体购买者，您总是在寻找提高目标定位的方法，以便能够充分利用广告费用。

您很可能已经使用相似建模来优 电子邮件数据 化您的广告支出。通过相似建模，您可以使用第一方数据来扩大更有可能转化或参与的受众群体。但是，如果不完全了解相似建模的工作原理，您可能无法充分利用这个基于机器学习的强大工具的功能。 什么是相似建模？ 借助机器学习技术，相似建模会获取现有客户的一组数据（称为“种子集”），并使用它来创建更多具有相似属性和行为的新潜在买家受众。 由于这些共同的属性和行为，您现在拥有一群高度相关的人，他们更有可能对您的产品或服务感兴趣。



幕后花絮：相似建模的工作原理 现在我们知道了相似建模的一般定义，是时候看看“幕后”发生了什么。通过了解相似建模的工作原理，您将能够优化广告预算并减少低效的广告支出。 虽然每个编程平台都有自己的方法，但相似的建模过程有一些共同的元素： 数据采集 您的“理想客户”种子集是使用第一方数据构建的。您很可能不需要包含全部甚至大部分第一方数据来创建种子集。事实上，每个程序化平台在可以与第一方数据匹配以在其网络中找到理想客户的数据点上都有不同的限制。