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这些是种主要的聚合模型每种都适用于我们将在下面讨论的不同用例在所有情况下对所有权重求和。在所有情况下它只考虑最大权重。所有转换查找脚本序列中发生的第个交互。在中创建脚本并将其作为出价算法分配给我们的测试广告订单取代平台提供的非个性化选项后该算法将根据我们脚本中建立的规则进行优化。如果我们已经完成了前面的步骤就该选择我们的脚本作为我们的广告订单中的出价算法并开始使用自定义算法检查测试广告订单和新广告订单之间的结果。

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用例为了帮助我们更好地理解每个可能的场景我们有个先前定义的用例加权转化所有目标都有助于实现最终目标。我们可以为转化漏斗的每个步骤赋予权重优先考虑那些对广告商最有价值的操作。活动价值与仅基于泛光灯等 美国电话号码数据 特定事件的权重不同该模型允许我们根据自定义变量进行优化。也就是说我们可以为我们在中收集的自定义变量赋予不同的权重以增加收益。交易我们可能会使用每个产品或服务的价值来调整销售价值。优势在于按产品区分销售价值并非所有销售价值都相同。

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使用我们可以根据站点内的不同事件进行加权只要我们 营销列表 拥有高级帐户并配置所有这些目标即可。例如下订单的用户更有价值或者花更多时间浏览我们网站的用户。品牌信号我们使用品牌信号例如可见度完整视频等。在我们的活动中充分利用这些知识。统转化在和的帮助下我们能够收集仅用泛光灯无法衡量的所有信息。示例在加权转化的情况下对于离线转化我们会为价值最高的转化赋予更多权重。在这种情况下我们可以在同个算法下统线上和线下转化能够赋予它们相同的价值。

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