了解数据的真实价值

也许您还没有听说过 数据标签,这是一个非常新的概念,但它已经在世界主要市场的营销专业人士的口中。DATA 的重要性毋庸置疑,越来越多的广告商正在使用大量信息来优化他们的活动。然而,研究表明,大多数广告商不信任他们使用的数据,因为他们无法通过简单的方法评估其质量。 研究公司Advertiser Perceptions对 200 名广告商进行的一项调查发现,在使用用户数据的 80% 的广告商中,只有 33% 完全信任他们。 根据上述研究,只有三分之一的广告商完全信任 Nielsen C3 和 C7 数据,当被问

及他们对分析的信心时,这一比例降至 29%。更重要的是,广告商甚至不相信自己的数据:51% 的人说他们的第一方数据只是“有点准确”。 控制数据以使其最终成为有效且值得信赖的数据库的一部分的难度意味着许多广告商必须凭着信心进行操作。问题是广告商越来越依赖数据和模型来指导他们的活动,同时,交叉的数据越多,就越难以确定影响的属性、了解集合的来源或理解其影响。与其他元素相结合的操作。 数据标记作为问题的解决方案 为了解决这个问题,业界提出了一个标准:数据标记,

数据标记技术允许根据数据的

收集时间、最近的时间、来源、收集方法等参数了解数据的价值。埃及电话号码列表  它们已被收集,以及它们是否经过建模过程。很明显,数据处理对于保证建模和集成方面的更高透明度是必要的,因为只有这样才能了解一组数据的真正价值并做出正确的决定。 数据标签有望增加真正的价值并帮助确保更高的数据质量,从生态系统中移除那些不公平和支持欺诈的行为者。但是,有必要通过专家评估来证明所述数据的真实价值,这可以保证广告商获取的数据符合其目的,并且知道如何区分这些数据是否由良好的来源提供。

埃及电话号码列表

广告行业有几家机构已经专注于制定标准,收集数据标签中应包含的信息。就其本身而言,IAB 主动制定数据质量标准。 开发能够确定数据质量并为广告商和代理机构购买的包裹提供保证的公式非常重要。面对这种需求,数据标签似乎是解决缺乏透明度问题的一种解决方案,该问题目前会扭曲活动并且不允许提取此类信息的全部潜力。 数据标注 数据标记和深度学习 标注者的身影将负责对经过筛选和后续组织的数据的有效性进行认证,以便人工智能机器开始学习。像 IBM 这样的公司已经有了

数据标记的配置文件,

供以后在深度学习任务中使用,因为许多 AI 系统仍然需要人工干预进行标记,这有助于机器学习最终实现不需要监督的人工智能算法。 标记对于训练机器完成一项新任务至关重要,而且,至少目前,它必须由人监督。这就是为什么 IBM 投入大量资金致力于无监督学习开发,但在人工智能开发方面却拥有强大的竞争对手:谷歌、Facebook、微软或亚马逊在这一领域做得很好。 程序化广告的异常兴起引发了前所未有的数据热潮,让营销人员担心这些数据是否兑现了承诺。越来越多的广告商正在构建或签约能

够将自己的数据与第三方数据连接起来的数据管理平台,以便通过有针对性的广告来构建更有效的活动。 碰巧的是,今天,不可能对收集和获取的数据有多准确有一个清晰的认识。即使是主要来自简单人口统计数据的数据库部分,例如年龄或性别 – 先验更容易验证并且更可能是稳定的 -也受到质疑,因为已经有案例对活动进行了细分对于完全反对该产品的观众,就像吉列一样。 在营销越来越受数据驱动的时代,有一个悖论是没有质量标准或方法来验证我们的活动将基于的数据的价值。这就是为什么对数据标记

Leave a comment

Your email address will not be published.