Adgravity 提出的模型的重要性在于，它提供了一个愿景，使我们能够了解消费者的旅程，帮助我们 根据数据预测策略，消除错误并优化投资回报率。 Adgravity 解释说，通过“针对每个广告商的个性化归因模型来分析客户旅程，该模型使我们能够优化活动中使用的不同渠道，以提高每个业务 KPI 的投资回报率”。
广告商的产品和服务的受众来实现广告个性化 塞浦路斯 数据 的模型。 “为此，了解新的数字模型及其与线下渠道的关系至关重要，因为这有助于营销专业人员提高效率。”
现在是谈论程序化采购的时候了，这是该领域使用大数据的成果之一。最有趣的方式是 RTB，根据 Suanzes 的说法，它遵循以下程序：“用户输入网页，他们的数据以 cookie 的形式收集，配置访问者个人资料。通过 DSP，广告客户对 Ad Exchange 上的可用库存进行出价，并为其广告购买展示次数，这些展示次数仅影响广告客户实时感兴趣的特定用户资料。
从 Adgravity 提供的展览中可以清楚地看出，归因技术背后有一个完整的大数据宇宙，它将其分支延伸到数字领域，打开了一个充满可能性的世界。这就是了解消费者旅程从哪里开始的重要性，因为这是非常有价值的信息。 «这种趋势不仅影响互联网。电视等其他媒体也在朝同一方向发展，三年内，一切都将数字化。”他总结道。