我深入研究了这个过程

rakibhasanbd472

过去几年来，伊恩·卢里 (Ian Lurie) 也一直在广泛地谈论这一问题， 他提出了一个概念，叫做“随机亲和力”，这与我在构建一个利用社交媒体满足搜索需求的工具时（也许是错误地）称之为“共同相关性”的概念类似 。



但在 谷歌最近发布的一段视频中，Forrester Research 副总裁 塞内加尔电话数据 兼首席分析师 Nate Elliot 讨论了亲和力和市场细分的概念。他所描述的智能亲和力正是关键字级人口统计等方法所希望利用的。这是营销人员尚未接受的一项功能，因为它对大多数人来说太复杂了。谷歌正在带领我们走向那里。

Google 的 Diya Jolly 在讨论 Google 生态系统中可用的数据信号时，对 Google 显然最适合这项工作的原因进行了一些分析。数据量与样本量相结合，使 Google 拥有最强大、最准确的用户行为模型，这可能会使其他广告和市场研究模式几乎过时或至少效率降低。



，找到了“ 推断用户兴趣”专利，其中更深入地讨论了如何找出用户兴趣。例如：

“在第一个用户缺少个人​​资料信息的情况下，可以使用与第一个用户相关的其他用户的个人资料来生成在线广告，以与第一个用户的个人资料一起显示。例如，第一个用户 Isaac 的个人资料中可能没有任何信息，除了他有两个朋友 - Jacob 和 Esau。服务器系统104可以使用 Jacob 和 Esau 的个人资料中的信息来推断 Isaac 个人资料的信息。推断出的信息可用于生成在查看 Isaac 的个人资料时显示的在线广告。”

俗话说得好？当它是免费的，你就是产品。

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我们免费向 Google 提供的所有数据使他们能够推出这款新的 Affinity Segments 产品，这是 Google 自己的新细分系统。