100 不侵犯私隱收更佳效果 筆者的研究使用了 Facebook Graph API 下載品牌頁面上可見的所有活動，例如品 牌管理員發布的帖子，以及用戶發布的評論和帖子。該數據集包含超過 10,000 個品 牌，4600 萬獨特用戶和 20 億個用戶品牌活動的信息。我們提出的定位方法跟以前文獻 提出四個不同的基線（baselines），即人口統計，地理位置，在線瀏覽紀錄，友朋網絡 等進行比較。研究中牽涉AI的算法，本文不贅述，只把研究結果同讀者分享。 我們發現，使用社交平台的公開訊息，包括用戶和品牌網站管理員發布的評論、帖子等 網上的異質性（heterogeneous）信息，在此基礎上分析大量用戶与品牌的相連關係， 進行目標客戶定位，比傳統方法更有效對焦到正確的目標用戶受眾，更重要一點是， 也不需要利用或侵犯到個人的私隱資料。 總體來說，使用原來傳統方法所推薦瞄準的 1 千個用戶作為潛在顧客，當中可能只有 20 個用戶點擊你發出的廣告，點擊率只有 2%，但使用我們提出的方案，利用社交平台上 的異質性訊息，進行相連關係的分析，所推薦的 1 千個用戶，當中會有 40 人點擊你發 出的廣告，點擊率升高至 4%。别小瞧这 2% 的绝对提升，點擊率的相對提升卻達到了 100%，升幅可觀，而且這群人更有機會成為你的新用戶或顧客。 AI 的計算法在商業上的應用，如今方興未艾，並且具有巨大的發展空間。企業在商場上 馳騁，進行產品銷售或服務競爭，相信很快便會進入一個 AI 新時代紀元。 ［後文簡介］：下篇文章〈三大數據分析法 提升營銷效率〉，作者扼要闡釋利用數據促進 營銷的三種分析類型—描述性、預測性和規範性，並分析這三種分析類型的一些商業 應用；通過這三大數據分析法，把數據結合公司的營銷策略和目標，以取得更佳營銷效 果，從另一視角，說明科技協助營銷的具體應用與成效。 3 科技與數碼營銷
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