曾经，消费者互联网体验主要集中网页的浏览和点击；而如今，互联网无处不在，通过我们手中不同的终端，不论是PC、移动设备、甚至数字电视及智能汽车，消费者可以全天候与互联网无缝连接。
对于当下的数字消费者来说，每一天的生活都是在各个设备与屏幕之间随意转换。然而，对于营销者来说，消费者也变的愈加难以捉摸。毕竟，在电脑、手机、智能电视等设备之间的数据都是割裂的，数据存在在各数据孤岛中。
从数字广告到电商平台,联接无处不在的消费者
阿里巴巴有数据显示，2015年双十一当天，阿里巴巴天猫平台68%的成交额来自于无线设备，远高于2014年43%的份额。同时，AdMaster去年双十一的消费者调研指出，81%的受访者表示：在双十一当天24小时，智能手机是他们网购设备，而用电脑网购的用户比例从2014年的69%下滑至42%。
“对如今的消费者而言，他们从品牌在互联网上投放的广告页切换到品牌电商平台的距离只是鼠标上轻松的一次点击。如何将消费者初次看到广告的时刻，与其做出购买决定的整个品牌体验相互联接变得至关重要。特别是当下，消费者从品牌体验到购买有可能跨越多个设备和屏幕，能够贯通消费者购买全过程数据的重要性不言而喻。”AdMaster首席运营官陈传洽（Calvin Chan）表示。
“也就是说，如果我们不能准确定位一个跨终端的消费者，会出现重复投放广告现象，也无法通过数据去描述消费者做出购买决策的全过程，势必会导致浪费掉相当一部分的广告支出。”AdMaster创始人首席技术官洪倍指出。
全球，尤其在中国，随着消费者在各设备之间转换现象频繁发生，不论是广告主还是DSP公司，对跨终端ID识别技术及营销解决方案的需求都与日俱增。不论消费者如何在各个设备之间切换，跨终端营销解决方案可以帮助其从全局去评价一个广告策略在所有渠道的效果。同时，还能帮助市场营销人员更好的满足消费者对数字广告的需求与期待，通过频次控制、重定向等精准营销策略优化广告的投资收益率。
“跨终端营销技术还可以使场景营销成为可能并且更加精准，它可以结合同一用户在不同时间、地点及生活场景使用的不同设备来推送一系列的广告，例如早起刷牙时在手机上推送日化品牌的广告创意A，午间工作之余在PC端推送创意B，实现持续、个性化的受众触达。”Calvin补充到。
归根结底，跨终端营销将帮助广告主更好地接近他们的营销目标人群：在正确的时间，向正确的目标人群传递正确的广告内容，从而提高消费者从广告接触到购买的转换。
如何在各个终端间连接单个消费者的互联网体验数据，综合国内和国外经验，目前主要有两种跨终端识别技术：精准识别vs.概率识别
精准识别：即利用一个ID去进行设备的匹配，这是基于在各个设备间，用账户ID系统，通过用户在多个设备上使用同一个账号登录时去定位、触达单一消费者。如今最为常用的精准识别模型主要包括Facebook, 淘宝等强账号体系。然而，这种解决方案只对已经注册的消费者使用，且这些消费者必须是在多个设备都同时登陆了自己的帐号。
“这些强账号体系的优势是显而易见的，通过精准识别，广告主能够准确判定在平板电脑上看到广告的这个人与当天在电脑上实现购买行为的消费者是同一个人，“洪倍指出。”但是，这一跨设备账号的缺陷在于，无论其背后的用户量多大，都无法实现100%的人群覆盖，其最终只能在他们各自的商业帝国中完成闭环，而无法与整个行业分享跨终端营销技术的红利。”洪倍说道。
另一方面，跨终端营销的解决方案应该是基于各种数据源的信息，诸如Wi-Fi网络，基于地理位置的信息，设备号，以及设备运行系统等特征值，经过特定算法来做概率匹配。
如果满足一定条件的话就可以认为它是同一用户。“如果说这种概率识别的模型在美国市场可以达到70-80%的准确率的话，如果将其移植到中国，却可能出现极高的错配率，“洪倍指出。
“这主要缘于中国非常复杂的网络和技术环境。概率识别准确的前提是一个较为稳定的IP环境，即如果每一个人、或每一个家庭都能被分配一个独立且永久性的IP地址的话，那么基于IP地址的概率识别就会相对准确。据 CNNIC 的统计，美国网民的人均 IP 持有量为 4.62 IPs，而中国网民的人均 IP 持有量为 0.51 IPs，这也是为什么这一基于IP地址的概率识别算法在美国非常准确，但在中国，却很难将一个IP地址与一个单一互联网用户匹配。“洪倍强调。
“加之其他中国独有的一些干扰因素，包括因为刷机等原因而导致的不稳定的设备号等，都导致概率识别出现较高的错配率，“洪倍说道。
AdMaster国内率先落地跨终端ID识别技术
作为领先的营销数据技术公司，AdMaster率先推出适合中国本土的跨终端ID识别技术和营销解决方案，将精准识别与概率识别的优势与中国实际情况紧密结合。该解决方案分三步实现：
第一步：通过与拥有强大数据资源的合作伙伴强强合作，AdMaster得以构建真实数据集，通过自身数据、合作伙伴等数据构建确定能匹配的Pair和确定不匹配的Pair（ID的匹配对称为Pair），相当于一种正反向甄别的概念，并通过此提炼出70多种设备特征值。AdMaster在这方面的优势除了常规监测数据外，还有海量的社交数据，有基于自己调研业务的同源样本数据，也与巨头们保持较好的合作关系。数据集构建好后，就成为一个对比的标杆。
第二步：通过机器学习的方法，AdMaster可以用更大范围的训练集与其进行匹配，构建ID行为特征网，训练匹配模型，不断提升匹配效果；同时还需要有定期更新的机制保证数据的活跃度。
第三步：实际应用，在实际投放环境中，运用训练好的模型及数据集进行终端ID的识别。
洪倍强调：“AdMaster跨终端ID识别技术能够在中国本土真正落地，原因在于它科学地结合了概率识别与精准识别的技术优势。在利用概率匹配识别方法的同时，AdMaster还结合自身数据源、及国内巨头等合作数据源等技术来构建精准匹配集，并应用机器学习等技术持续进行模型训练及分析，从而在保证可规模化应用的前提下提高准确率。”
“我们相信，在未来数年，中国的大数据市场将会变得更加碎片化，AdMaster推出的适合中国网络和营销环境的跨终端营销解决方案将助力广告主更好地驾驭中国消费市场的变化，构建完善的数据整合管理和应用体系，实现企业商业价值的最大化。”洪倍总结到。
欢迎大家继续关注慧邮件邮件营销平台，也可以在我们的慧邮件官网了解更多邮件营销技巧，大数据知识，也可以通过电话：400-666-5494联系到我们，更多精彩知识、活动等着你。