随着媒体格局日益复杂，广告主们对于广告效果测量的需求也在不断变化。机器学习工具凭借其快速解析数据并预测效果的能力，成为营销人员简化广告表现分析的有效手段。这种技术为广告效果测量带来了新的可能性。

对于广告主来说，机器学习的应用范围非常广泛。Facebook IQ 曾探讨过自动化系统如何改进营销活动的规划和投放。当传统的测量方法得到改进时，机器学习在效果衡量方面的价值尤为显著。然而，将机器学习融入自己的广告分析并不总是那么简单。

Facebook 很早就开始探索其中的机会与挑战。为了帮助营销人员更精确地衡量营销活动带来的增量价值，Facebook 开发了自己的数据驱动归因模型（DDA）。这一模型将机器学习技术纳入其中，在 Facebook、Instagram、Audience Network 和 Messenger 上提供服务。与基于规则的传统归因模型相比，数据驱动归因模型提供了更为公平和精准的效果衡量，更接近实际的增量价值。

Ejdemyr 是 Facebook 营销科学团队的数据专家，他分享了在制定和评估基于机器学习的效果衡量方案时需要考虑的四个关键点：

1. 识别现有策略的问题
   在深入研究之前，首先要找出当前效果衡量策略中的不足之处。尽管机器学习可以提供新的视角，但它并不是解决所有问题的万能药。Ejdemyr 强调，如果最终产品无法带来创新，即使看起来再吸引人，也不值得浪费时间和金钱。

2. 明确成功的目标
   制定基于机器学习的效果衡量方法时，容易陷入只要方法可行就是成功的误区。为了避免这种情况，应在新解决方案实施前建立验证框架。“我们认为，建立验证系统与模型开发一样重要，”Ejdemyr 说。

3. 确保高质量的数据输入
   基于机器学习的效果衡量方法依赖于数据。“虽然不同的机器学习方法可以承担很多任务，但它们不能将低质量的数据转化为有用的信息，也不能告诉你应该如何使用这些方法。因此，这个解决方案需要高质量的数据和专业的技术团队，”Ejdemyr 解释道。

4. 持续验证和完善解决方案
   在投入大量时间和资源开发新的基于机器学习的解决方案后，很容易认为工作已经完成。但实际上，这些模型需要与其他工具一起使用，并且会不断发展。“任何效果衡量解决方案都有其局限性。通过其他措施找到合适的补充和节奏，可以确保更有力的决策，”Ejdemyr 说。

我们开发数据驱动归因模型的目的不是要取代基于实验的测试，而是为那些希望探究因果关系的营销人员提供强大的辅助工具。这意味着，这一解决方案需要持续验证和完善，以便更好地与其他报告方法协同工作。“机器学习模型会随着时间而不断完善。通过持续投入，你可以确保实现全面的效果衡量，”Ejdemyr 总结道。

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