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所谓行为结果数据是已经采取了具体行动的数据，例如购买数据，入资数据等。上述所说的几类数据在营销领域各有其价值，并不能
判断孰优孰劣。结合具体广告主的需求都可以达到比较好的效果。Lookalike算法本身其实并不复杂，但是目前很多DMP平台提供的
Lookalike算法对于广告主来说更像是一个黑盒子，一方数据输入进算法后，通常广告主并不知道算法内部发生了什么，也并没
留有可供业务人员参与的接口，只需等待算法按你的要求输出指定类型的数据。通常来说，广告主只有在通过线上广告真正触达到
相关受众群体之后，才能了解机器学习的效果是否符合预期。
现在的广告产品比较成熟，这句话可以认为是正确的。因为它从98年到现在，计算广告已经
发展了快二十年的时间。现在大家认为对数据已经使用过了，隐私问题我们有很多顾虑。我们忽视了一个问题，我们用数据的理论
是我们希望了解这个人历史上看过什么，对什么感兴趣，但是对用户现在的场景和情景的把握，在过去的广告产品里是不够的，
这就涉及到我们讲的原生的概念和新的广告模式，这在移动上越来越重要。这个我今天没有时间讲，确实，原生是今后一个广告市场
从产品发展的重要模式。把数据和场景结合起来使用。就现在利用数据的广告模式，从广告交易到数据交易本身，我觉得是比较稳定、
比较成熟的。
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