相關鏈接【觀點】SameData應用場景

　　場景一 客戶質疑時

　　疑問： 你們是怎么做到精準的語義定向和行為定向的?

　　SameData解決方案： 直接進入系統(tǒng)檢索， 讓客戶全程體驗SameData語義定向和行為定向的過程，清晰明了的看到結果。

　　場景二 媒介策劃數(shù)據(jù)支持時

　　疑問：我需要定向年齡在18-30歲，女性，月收入5000+，愛好美容、瘦身的白領麗人，在傳漾的媒介圈中，這部分人有多少Cookie數(shù)?怎樣保證Cookie的質量?

　　SameData解決方案：直接通過系統(tǒng)“Cookie庫”篩選，限定行業(yè)屬性、人群屬性、興趣屬性、行為屬性等條件來選擇Cookie的分類，并進行實時預估數(shù)量;同時，還可以以目標受眾Cookie的日常瀏覽軌跡和興趣愛好來驗證Cookie的精準準確性。

　　而傳漾獨特的數(shù)據(jù)訓練方法——基于無數(shù)次的算法磨練而形成的“傳漾機器智能學習”，作為SameData的算法基核，是在線數(shù)據(jù)的實時歸類及新鮮度的技術保障。

　　場景三 客戶需求時

　　疑問：我想做關鍵詞定向，怎么做?怎樣保證這就是我需要的關鍵詞?

　　SameData解決方案：通過系統(tǒng)“詞庫”，智能、在線、科學的向客戶推薦相匹配的關鍵詞，根據(jù)匹配度排序，客戶或策劃人員自助挑選更精準、更具效果的關鍵詞，還可以通過系統(tǒng)預估關鍵詞投放的基本KPI(關鍵績效指標);在“傳漾機器智能學習”的后臺運算訓練儲備中，傳漾9億的原始Cookie數(shù)據(jù)，經過人工經驗值的目標期望、實驗訓練樣本以及反復的機器學習算法磨練生成可供實時在線歸類的智能模型。然后，通過生成主題語義庫，使用主題模型工具，分析抓取上億網頁，將所有關鍵詞按是否有語義關聯(lián)自動聚成若干主題，再根據(jù)傳漾對行業(yè)的深度理解，將這些主題與興趣形成對應關系，即可最大程度的保證關鍵詞的精準度。