圖片來源：techcrunch
雷鋒網5月24日消息 據TechCrunch報導，穀歌今日（23日）在Google Marketing Next大會上公佈了其實體店訪問量測量工具的重大更新。該公司正通過深度學習來擴充現有的模式，以期為更多的商戶提供有力的觀察資料。
自2014年以來，谷歌一直利用匿名位置、WiFi信號和地圖等相關資料去估算線上廣告引發的實體店鋪訪問。雖然穀歌在這一塊的技術已非常嫺熟，但是對於運營人口密集型城市，如東京、聖保羅等，和多層購物商場的消費者而言，這一技術能提供的觀察力（資料不夠及時和準確）依然有限。
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為了解決這種不可靠性，穀歌宣佈在此加入深度學習。該公司希望在深度學習的模型中加入更多的多樣化訓練資料，以期適配更多的使用場景，從而恢復估算資料的準確性。
Google AdWords的產品管理副總裁 Jerry Dischler在採訪中表示：“我們希望以機器學習為核心，測量實體店訪問量將完全依賴於此。”
據一項資料表示，在三年的時間裡，穀歌已經完成了50億次的實體店訪問量的測量。為了進一步提高這一資料量，穀歌還計畫在 YouTube TrueView上延伸使用這一測量工具。即測量某一則視頻廣告的轉化率，以迎合當下視頻化的趨勢。
除此之外，谷歌還向外公佈了免費版本的 Google Attribution，該工具集合了深度學習的演算法，可説明商戶管理銷售資料，即可以計算出除去行銷廣告費用及其轉化率後的營業收益。這些資料的集成，都將有益於商戶更好地區分廣告的轉化率和訪問量。
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，雷鋒網編譯