预测分析正在为我们生活的许多领域带来更智能的洞察力和更高的效率，即使我们并不总是意识到这一点。以最近几个月备受关注的医疗保健行业为例。科学家们最近将自我报告的症状数据和人工智能(AI)建模相结合，以预测COVID-19的哪些早期迹象可用于更快的检测。对使用数据存储来识别有用模式的兴趣也导致了越来越多的商业利益。看到像亚马逊这样的领导者利用人工智能引擎提供更精细的产品推荐的公司开始将这些先进工具视为许多问题的潜在解决方案。这不仅包括解决始终如一地提供个性化数字体验的挑战，还包括在没有第三方cookie的情况下这样做。多年来，数据隐私一直是企业议程的重中之重，法规和限制不断给客户带来新的连接挑战。随着对第三方cookie的访问逐渐消失，预测技术提供了使用第一方数据作为构建营销和广告策略的基础的机会，这些策略在以隐私为中心的世界中有效运作。20年来，企业一直在利用来自第三方供应商的实时数据信号，通过有针对性的数字广告来寻找、匹配和接触相关受众。因此，因此，重新配置这个长期运行的系统是一项艰巨的任务——甚至谷歌似乎都低估了这一点——这将意味着传统数据实践的重大改变。最大的转变之一将是调整以降低数据可用性。认识到需要创建一个新的数据框架，组织正在转向替代的直接来源——超过一半的全球广告高管准备增加他们对第一方数据的使用。但是，尽管这种方法有很多好处，包括持续访问隐私安全的见解，但随着用户共享的信息量发生变化，数据量也会下降。因此，确保未来的成功取决于事半功倍。例如，谷歌展示了一种预测工具可以优化现有资产的方法。使用匿名浏览数据，其联合学习组(FloC)提案应用AI建模将用户分类为符合特定兴趣的可定位细分。通过利用这些类型的预测技术，企业可以最大化其第一方数据的价值。随着AI功能发展成为更广泛的数据管理解决方案，企业更好地利用其拥有的数据的潜力也在增加。首先，人工智能驱动的处理能力可以即时整合和分析各种数据集。这些智能开发为同意的用户提供了关于他们独特需求、品味和偏好的详细视图，从而允许进行准确的分析和高度定制的体验。然而，将这些数据与预测分析相结合的能力使公司能够走得更远。通过使用机器学习算法来钻取大量数据并揭示行为模式，高级平台可以预测用户下一步将如何移动以及他们想要什么。当插入广告服务器或交易平台时，这种洞察力可以推动具有高影响力的即时广告，从而增加销售机会、客户满意度和忠诚度。当与智能性能测量一起实施时，它可以创建一个不断补充的循环——关于什么击中正确音符的数据用于不断提高精度。应用程序不止于此。对于那些旨在扩大第一方数据的可扩展性的人来说，人工智能对于扩大目标选择和范围也具有无可估量的价值。从长远来看，预测技术有望在两个关键方面增强无cookie广告的可行性。首先，它们为企业提供了一种方法，可以通过预测而非声明的属性，以隐私友好的方式丰富用户级数据。已知用户“基本事实”的预测建模和模式评估可以揭示特定特征，使企业能够在网络上识别相似的受众，并按类别缩小目标范围：年龄、性别或购买特定产品的兴趣。其次，它可以赋能上下文广告。主要用于发布方，用户内容消费的人工智能分析的发展显着增强了企业的定位。通过更清晰、以兴趣为中心的细分，他们将能够比使用宽泛的关键字更准确地对齐消息，并且这些可能性还将使他们能够轻松地切换根据可用数据定制广告的方式。对几乎每个行业来说，坚实的未来前景都是诱人的前景。通过对即将发生的事情有更清晰的认识，组织可以有效地为即将发生的变化做好准备，并主动利用发展机会。随着AI在日常业务中的集成度不断提高，这一愿景看起来越来越像是迫在眉睫的现实。现在开始使用预测功能来完善其目标定位策略的公司将受益于转变后的客户关系，并确保cookie后的成功。
