跨发布商限制。 PPID无法跨发布商使用，这限制了想要跨多个网站或应用定位用户的广告商的使用。 数据碎片化。由于 PPID 是特定于发布商的，因此数据可能会变得孤立。广告商可能需要管理来自不同发布商的多个 PPID，这使得创建统一的用户视图变得困难。 DB Pro Insights → 与拥有强大第一方数据能力和丰富受众洞察的发布商合作，最大限度地发挥 PPID 的潜力。 通过这样做，您可以确保基于 PPID 的广告系列更加准确和有效，以符合隐私的方式为您提供宝贵的定位机会。 Demandbase One™ 用户界面 . 人工智能驱动归因 人工智能驱动的归因是指使用人工智能和机器学习算法来分析各种渠道和接触点上的客户互动，为每个渠道和接触点分配价值，以确定哪些营销工作对转化的贡献最大。
它超越了传统的归因模型（例如首次接触或最后接触归因），确、数据驱动的洞察。 工作原理 数据收集。人工智能驱动的归因模型从所有营销渠道收集数据，包括网站访问、社交媒体参与、电子邮件打开、广告点击和线下互动。 这包括第一方数据 佐治亚州 whatsapp 以及第三方见解。 模式识别。人工智能通过分析数据来识别客户行为模式以及与不同营销渠道的互动。它寻找常见的转化路径，并确定哪些接触点对推动客户行动更有影响力。 权重分配。AI 不会使用固定规则（例如将所有价值分配给第一个或最后一个接触点），而是根据每个接触点对买家旅程的实际影响为其分配不同级别的信用。
这种动态权重基于每个渠道的实际表现。 如何在营销策略中使用人工智能驱动的归因 了解复杂的买家旅程。帮助您了解 BB 营销中典型的多点触控、多渠道旅程，买家在做出决定之前通常会与多个内容进行互动。 提高个性化。揭示哪些类型的内容或消息能引起不同受众群体的共鸣。您可以使用这些信息来定制更加个性化的体验，从而提高参与度和转化率。 跨渠道归因。允许您衡量线上和线下渠道的绩效。例如，它可以帮助将功劳归于网络研讨会或会议以及电子邮件和社交媒体等数字渠道（例如，从 LinkedIn 帖子到网络研讨会出席）。 实时调整广告活动。由于 AI 驱动的归因模型可提供实时洞察，因此您可以根据效果随时调整广告活动。