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照片来源:techcrunch5月24日的消息。据TechCrunch报道,谷歌今天(23日)在谷歌Marketing大会上发表了实体店访问测量工具的根本改版。该公司通过深入自学扩大现有模式,期待为更好的商户获得有力的观察数据。谷歌自2014年以来,利用电子邮件方向、WiFi信号和地图等相关数据,估计在线广告引起的实体店铺采访。

谷歌在这一领域的技术非常熟练,但对于运营人口密集的城市,如东京、圣保罗等多层购物中心的消费者来说,该技术可以获得的观察力(数据过于及时和准确)仍然有限。图像来源:TechCrunch为了解决问题的不可靠性,谷歌宣布在此再次加入深度自学。该公司希望在深度自学的模型中加入更好的多样化训练数据,兼容场景,完全恢复估计数据的准确性。

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谷歌AdWords的产品管理副社长Jerry,Dischler在采访中回答说:我们希望以机器学习为中心,测量实体店的访问量几乎依赖这一点。一项数据显示,谷歌在三年内已经完成了50亿次实体店访问量的测量。为了进一步提高这个数据量,谷歌计划在YouTube、TrueView上延伸到这个测量工具上。也就是说,测量视频广告的转化率,以适应当前视频简化的趋势。

此外,谷歌还发布了免费版本的谷歌Attribution,该工具集中了深刻的自学算法,可以帮助商户管理销售数据,计算营销广告费用及其转化率以外的营业收益。这些数据的构建有助于商户更好地区分广告的转化率和访问量。Viatechcrunchnewsroomamerica(公共编号:)编译器的原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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