[网络公关]恒大地产危机公关失败案例有哪些

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第一步:admaster通过与数据资源强大的合作伙伴进行强有力的合作，可以构建真实的数据集，通过自身数据、合作伙伴等数据，构建匹配对和不匹配对(ID匹配对称为配对)，相当于一个正负判别的概念，通过这个概念提取出70多种设备特征值。

第二步:通过机器学习的方法，admaster可以将其与更大范围的训练集进行匹配，构建一个id行为特征网络，训练匹配模型，不断提高匹配效果；同时，需要一个定期的更新机制来保证数据的活跃度。

第三步:实际应用。在实际交付环境中，训练好的模型和数据集用于识别终端id。

红贝强调，admaster的跨终端身份识别技术能够真正登陆中国，因为它科学地结合了概率识别和精确识别的技术优势。

根据国内外经验，跨终端识别技术有两种:精确识别和概率识别。

准确识别:即使用一个id匹配设备，这是基于当用户在多个设备上使用相同的帐户登录时，使用帐户id系统来定位和联系单个消费者。现在最常用的精准识别模型主要有facebook、淘宝等强账号系统。但是，这个解决方案只供注册的消费者使用，这些消费者必须同时在多个设备上登录自己的帐户。

这些强大的账户系统的优势显而易见。红贝指出，通过准确的识别，广告商可以准确地确定在平板电脑上看到广告的人与当天在电脑上实现购买行为的消费者是同一个人。但这种跨设备账号的缺陷在于，无论背后有多少用户，都无法实现100%的人群覆盖，只能在各自的业务帝国内完成闭环，无法与整个行业分享跨终端营销技术的红利。洪说。

另一方面，跨终端营销的解决方案应该基于wi-fi网络等各种数据源的信息，基于地理位置、设备编号、设备操作系统等特征值的信息，通过特定的算法进行概率匹配。

如果满足一定条件，可以认为是同一个用户。红贝指出，如果这种概率识别模型在美国市场的准确率能达到70-80%，那么移植到中国可能会有非常高的错配率。

这主要是因为中国非常复杂的网络和技术环境。准确概率识别的前提是一个相对稳定的ip环境，也就是说，如果每个人或家庭都可以被分配一个独立和永久的ip地址，那么基于ip地址的概率识别就会相对准确。据cnnic统计，美国网民人均ip持有量为4.62 ips，而中国网民人均ip持有量为0.51 ipS，这也是为什么这种基于IP地址的概率识别算法在美国非常准确，而在中国却很难将一个IP地址与单个互联网用户进行匹配。红贝强调。

此外，中国特有的其他一些干扰因素，包括机器刷机和其他原因导致的设备数量不稳定，都导致概率识别的高错配率，红贝说。

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