提升广告相关性,无需依赖第三方 Cookie:受众建模的先进技术
2024 年 6 月 18 日 | 作者:应用科学经理 Daniele Barchiesi 和应用科学家 Guilherme Ilunga
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简介:
2017 年时这还只是一个遥远的“可能”,但现在我们早已应该摒弃 Cookie,转而采用更新、更有效的解决方案来向消费者传递品牌信息。但无论是在 2025 年甚至更晚时候完成,都没关系,到时候几乎整个网络都将不会与第三方 Cookie 绑定,转变的准备工作正在顺利进行中。
这一发展推动广告主和广告技术公司制定方案来以有意义的方式与受众互动。这些新方法包括对 clean room 的战略投资、基于浏览器的解决方案以及利用第一方数据。此外,内容相关投放和建模解决方案等成熟的解决方案因能够向顾客传递相关信息而重新受到广告主的关注。
本技术白皮书深入探讨了建模受众背后的动机和方法。它涵盖了技术层面,包括模型架构、受众聚类、层次阈值设定,以及训练 Cookie 偏差和域适应等挑战,重点突出了亚马逊广告团队所考虑的创新解决方案。
在本技术白皮书中,您将了解如何:
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亚马逊广告利用独特的购物、流媒体和内容相关信号来预测受众的实时兴趣并提供相关信息。
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建模受众的运作方式基于模型架构、受众聚类、层次阈值设定以及模型训练。
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各行各业的广告主都发现,利用基于建模技术构建的更为持久的受众,能够带来显著优势。