这将我们带到了测量的核心和模型的测量部分

[sharminakter]

另请查看：根据 MRACE® 模型衡量数字营销，并了解如何以类似流程的方式构建数字营销衡量，从而允许从高质量的起点完成分析工作本身。

人工智能从你提供的数据中学习——给它提供高质量的数据，否则在最坏的情况下，它会扩大错误
您可能已经注意到，人工智能在数字营销渠道中也发挥着越来越重要的作用。人工智能在选择向谁展示哪些广告和在何处展示广告方面拥有更大的权力，许多广告活动似乎效果更好。

你如何影响人工智能，让它按照正确的方向为你完成工作？通过为其提供高质量的数据。

活动根据一组指标进行优化，并且活动算法会输入有关 澳洲电话 活动希望实现的目标的信息。例如，Meta 的广告活动称，通过这次活动，我的目标是让人们填写联系表。然后，算法会尝试在设定的受众群体中找到最有可能填写联系表的用户。

测量方法可能也被用来吸引观众。同一个 Meta 广告活动的受众可能是，例如，阅读过 x 类别博客的人，以及与他们相似的用户，即所谓的“相似者”或“相似者”。

因此，测量是构建每个广告活动的关键部分，也是每个广告渠道功能的关键部分。您需要信任数据和指标来了解在广告渠道活动上花费预算的意义。在最糟糕的情况下，测量实施不力，人工智能会学习到完全错误的东西，并将在活动上花费的预算用在完全不相关的方向上。

下载指南并深入研究主题：根据 MRACE® 模型的测量策略和技术实施

测量在哪里进行？
可以说，测量发生在整个数字营销环境中。不同渠道的测量有所不同，并且每个渠道都有自己特定的特性。最常见的测量地点如下：

对于 Web 服务来说，最常见的测量工具是分析工具，例如 Google Analytics 4。此外，各种热图工具通常是测量 Web 服务的一部分。