近日，谷歌计划提供一种更好的方法来追踪不同设备(包括PC和智能手机)和渠道(包括搜索和实体店)的营销效果。
AlphaGo在围棋方面的人机大战里大放异彩，所以，AI能否分析广告的使用效果?
想要购买某件商品的客户往往会与一家公司展开十多次甚至数十次互动——包括搜索、社交网络、应用、网站、显示广告和视频广告，此外还包括各种各样的广告观看和实体店访问体验。在衡量这些方式对人们造成的影响时，当今的多数追踪方法都效果有限，往往无法找到用户在不同设备和多种营销渠道之间的联系。
正因如此，多数公司直接将销售或对某件事情的响应这样的“转化行为”归结为某人最后一次点击。这种方式忽略了很多促成销售的接触点。
具体来说，谷歌表示，营销人员可以借助Attribution使用所谓“数据驱动归因”，也就是使用机器学习来分析销售和转化工具，然后计算消费者采取的每个步骤的实际贡献，从最早的品牌认知到最后的点击购买都包含在内。
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