预测分析正在为我们生活的许多领域带来更明智的见解和更高的效率，即使我们并不总是意识到这一点。以医疗保健为例，这个行业最近几个月一直备受关注。科学家们最近结合了自我报告的症状数据和人工智能 (AI) 建模来预测 COVID-19 的哪些早期迹象可用于更快地检测。
使用数据存储来识别有用模式的兴趣也引发了日益增长的商业兴趣。看到亚马逊等领先企业利用 AI 引擎提供更精细的产品建议的公司开始将这些先进的工具视为许多问题的潜在解决方案。这不仅包括解决持续提供个性化数字体验的难题，还包括在没有第三方 cookie 的情况下实现这一目标。
多年来，数据隐私一直在商业议程中名列前茅，法规和限制不断带来新的客户连接挑战。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基础的机会，这些策略在以隐私为中心的世界中有效运作。
企业花了 20 年的时间利用来自第三方提供商的实时数据信号来寻找、匹配和接触具有针对性的数字广告的相关受众。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变化。
最大的转变之一将是适应较低的数据可用性。认识到创建新数据框架的必要性，组织正在将目光转向替代的直接来源——超过一半的全球广告高管准备增加第一方数据的使用。但是，虽然这种方法有很多好处，包括持续访问隐私安全的洞察力，但随着用户共享的信息量的变化，数据量也可能会下降。
因此，确保未来的成功取决于事半功倍。例如，谷歌已经展示了一种预测工具可以优化现有资产的方法。利用匿名浏览数据，其群组联合学习 (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市场。通过利用这些类型的预测技术，企业可以最大限度地提高自己的第一方数据价值。
随着更广泛的数据管理解决方案开发人工智能功能，企业更好地利用他们拥有的数据的潜力越来越大。
首先，人工智能支持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独特需求、品味和偏好的详细视图，允许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研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行动以及他们想要什么。插入广告服务器或交易平台后，这种洞察力可以推动投放具有影响力的即时广告，从而提高销售机会、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。
应用程序并不止于此。对于那些旨在扩大第一方数据可扩展性的人来说，人工智能对于扩展定位选项和范围也非常宝贵。
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的方法。对已知用户的“基本事实”进行预测建模和模式评估可以揭示特定特征，使企业能够识别网络上的相似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，它可以赋能情景广告。主要用于发布商方面，用户内容消费的人工智能分析的演变显着增强了企业的定位。通过更清晰、以兴趣为中心的细分，他们将能够比使用广泛的关键字更准确地对齐消息，并且这些可能性还将允许他们根据可用数据轻松切换广告的定制方式。
可靠的未来展望对几乎每个行业来说都是一个诱人的前景。有了对即将发生的事情的更清晰的认识，组织既可以有效地为即将到来的变化做好准备，又可以主动利用发展机会。随着日常业务中 AI 集成的增长，这一愿景越来越像迫在眉睫的现实。现在开始使用预测能力来磨练他们的目标策略的公司将受益于转变的客户关系，以及确保 cookie 后的成功。
