经网络相对于博弈论的

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这些2.0模型中数据的清理取决于所应用的公式；基于博弈论的方法与基于神经网络模式的方法不同。第一个方法根据相同的参数来测量所有通道，就好像它们是玩家一样，而第二个方法则根据可用信息分析不同的行为，以获得这些通道的性能模式，就像我们大脑中神经元的作用一样。这是神主要优势，因为每种媒体的点击量、销售线索或销售量并不总是可用，因此，比较可能会被扭曲，结果和预测也会产生偏差。正如 comScore 在其数字广告课程中所解释的那样，“点击并不是一切；点击才是一切。” “虽然快速、简单且便宜，但这个指标往好了说是不完整的，往坏了说是具有误导性的。”

营销中的神经归因提供了更优越的优势，例如自适应学习、高容错性和实时自组织。从实际角度来看，这意味着什么？非常简单：它允许您发现数据中的共同特征、相关性、模式和类别，并将它们合并到 亚美尼亚 WhatsApp 数据 内部连接结构中，目的是创建受众群体并获得每个广告商最有趣的见解。Adgravity根据这些特征开发了其模型Neural.One，Pepe Jeans、大众汽车或 Iberia 等公司已经从其特征中受益。

实现销售额同比增长 25%、减少欺诈流量 50%、适应每个国家/地区的最佳实践 60% 或将协商媒体计划的收入份额提高 80%（包括程序化购买）只是其中的一部分最值得注意的投入。大数据时代，没有高效的归因和贡献模型，就等于用炮火打死苍蝇。您是否想将您的品牌提升到另一个水平、清理有用的业务数据并优化您的媒体计划？采用基于神经网络的归因模型，消除脏数据的危险。