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預測分析正在為我們生活的許多領域帶來更明智的見解和更高的效率，即使我們并不總是意識到這一點。以醫療保健為例，這個行業最近幾個月一直備受關注。科學家們最近結合了自我報告的癥狀數據和人工智能 (AI) 建模來預測 COVID-19 的哪些早期跡象可用于更快地檢測。

使用數據存儲來識別有用模式的興趣也引發了日益增長的商業興趣。看到亞馬遜等領先企業利用 AI 引擎提供更精細的產品建議的公司開始將這些先進的工具視為許多問題的潛在解決方案。這不僅包括解決持續提供個性化數字體驗的難題，還包括在沒有第三方 cookie 的情況下實現這一目標。

多年來，數據隱私一直在商業議程中名列前茅，法規和限制不斷帶來新的客戶連接挑戰。隨著對第三方 cookie 的訪問逐漸消失，預測技術提供了使用第一方數據作為構建營銷和廣告策略基礎的機會，這些策略在以隱私為中心的世界中有效運作。

企業花了 20 年的時間利用來自第三方提供商的實時數據信號來尋找、匹配和接觸具有針對性的數字廣告的相關受眾。因此，因此，重新配置這個長期運行的系統是一項艱巨的任務——甚至谷歌似乎都低估了這一點——這將意味著傳統數據實踐的重大變化。

最大的轉變之一將是適應較低的數據可用性。認識到創建新數據框架的必要性，組織正在將目光轉向替代的直接來源——超過一半的全球廣告高管準備增加第一方數據的使用。但是，雖然這種方法有很多好處，包括持續訪問隱私安全的洞察力，但隨著用戶共享的信息量的變化，數據量也可能會下降。

因此，確保未來的成功取決于事半功倍。例如，谷歌已經展示了一種預測工具可以優化現有資產的方法。利用匿名瀏覽數據，其群組聯合學習 (FloC) 提案應用 AI 建模將用戶分類為符合特定興趣的可定位細分市場。通過利用這些類型的預測技術，企業可以最大限度地提高自己的第一方數據價值。

隨著更廣泛的數據管理解決方案開發人工智能功能，企業更好地利用他們擁有的數據的潛力越來越大。

首先，人工智能支持的處理能力可以即時整合和分析各種數據集。這些智能開發為同意的用戶提供獨特需求、品味和偏好的詳細視圖，允許準確的分析和高度定制的體驗。

然而，將這些數據與預測分析相結合的能力使公司能夠走得更遠。通過使用機器學習算法來鉆研大量數據并揭示行為模式，高級平臺可以預測用戶下一步將如何行動以及他們想要什么。插入廣告服務器或交易平臺后，這種洞察力可以推動投放具有影響力的即時廣告，從而提高銷售機會、客戶滿意度和忠誠度。當與智能性能測量一起實施時，它可以創建一個不斷補充的循環——關于什么擊中正確音符的數據用于不斷提高精度。

應用程序并不止于此。對于那些旨在擴大第一方數據可擴展性的人來說，人工智能對于擴展定位選項和范圍也非常寶貴。

從長遠來看，預測技術有望在兩個關鍵方面增強無 cookie 廣告的可行性。首先，它們為企業提供了通過預測而非聲明的屬性以隱私友好的方式豐富用戶級數據的方法。對已知用戶的“基本事實”進行預測建模和模式評估可以揭示特定特征，使企業能夠識別網絡上的相似受眾并按類別縮小目標范圍：年齡、性別或購買特定產品的興趣。

其次，它可以賦能情景廣告。主要用于發布商方面，用戶內容消費的人工智能分析的演變顯著增強了企業的定位。通過更清晰、以興趣為中心的細分，他們將能夠比使用廣泛的關鍵字更準確地對齊消息，并且這些可能性還將允許他們根據可用數據輕松切換廣告的定制方式。

可靠的未來展望對幾乎每個行業來說都是一個誘人的前景。有了對即將發生的事情的更清晰的認識，組織既可以有效地為即將到來的變化做好準備，又可以主動利用發展機會。隨著日常業務中 AI 集成的增長，這一愿景越來越像迫在眉睫的現實。現在開始使用預測能力來磨練他們的目標策略的公司將受益于轉變的客戶關系，以及確保 cookie 后的成功。