围绕概率数据追踪和定值数据追踪展开的讨论已经不是什么新鲜话题了。但随着网络和技术的迅猛发展，越来越多的消费者会同时使用多种设备。品牌和代理公司应该在广告定向之外寻找另一种投放广告的方式，在保护用户隐私的前提下，更好地从个人层面来识别、标记消费者。在透明度和信任问题日益受到重视的今天，找到恰当的方式来保证到达率是一件非常重要的事。

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在消费者特定标识数据的基础上（登录及注册数据、地理位置、离线数据或ID等），公司可以利用定值数据追踪的方式确定消费者究竟是谁。不过这种方法已经给第一方数据公司带来了巨大的问题：Facebook眼下面临的困境正是如此，因为它使用的数据不仅来自平台，还包含一些非常具体的用户个人信息，这使得第三方在使用这些数据时很容易产生隐私问题。

而概率数据追踪则利用数据科学的方法，从多个渠道获取各种信号，用匿名数据构建起用户档案，通过预测相似用户的行为来扩大数据规模。随着用户使用的设备越来越多，概率追踪法也在逐渐升级，不再像过去那样只是追踪cookies了。在隐私问题备受关注的今天，概率追踪法能让公司在不使用个人标识信息的前提下，创建完整的客户档案，对客户进行细分。

随着掌握的用户匿名数据的增多，品牌需要确定如何最大限度的利用好手里的数据。营销者要把重点放在数据规模和准确性上，做到这一点的关键是了解数据的规模和实际使用情况。

大规模到达用户

信任和规模这两大问题屡次成为广告技术所面临的挑战。概率追踪法能够克服这两大挑战，帮助品牌广告大规模地到达用户。

为了保证广告到达率，公司必须有能力在一众数字标识符当中识别出每一位数字消费者。依靠一系列复杂的技术和分析，这一点完全可以实现。虽然公司为此需要将额外的精力和资金投入到内部数据分析部门或者概率追踪法供应商的身上，但对消费者在线和离线数据的精准分析能够帮助公司了解消费者的行为模式，提高广告到达率。

让营销推广活动更精准

对一个以消费者为最终驱动力的营销推广活动来说，精准性的重要程度不言而喻。数据越精准，广告投放给有需要的消费者的概率就越高。为此市场上专门有第三方公司为品牌提供精准数据，让品牌对自己的目标受众有一个全面的了解。不过要想让品牌营销推广活动做到精准，品牌不能只是照搬从第三方公司那里得来的受众分类方式，还要将这些数据集合成一个完整的平台，保证随着时间的推移，这些消费者数据不会丢失。

比如说，社交媒体平台可以为用户提供海量数据和消费者洞察，但这些数据仅限于在平台自身系统内使用。除了从多个数据集合里提取数据，过滤不良数据、避免广告欺诈同样重要。经验丰富的数据分析团队可以识别并过滤掉这些不良数据，通过多种技术提高广告到达率，并将消费者线上和线下行为联系在一起。

随着一家公司在概率追踪法的使用上越来越熟练、掌握的数据源越来越多，它在隐私问题上也会逐渐占据优势。因为概率追踪法不仅不使用第一方可识别数据，还会让数据保持匿名状态。

关注消费者需求并为他们提供个性化体验是广告定向和数据追踪想要达成的首要目的，在这个过程中用户隐私也值得品牌高度重视。随着当今可用数据量的不断增加，概率追踪法既能保证品牌借助数据为消费者提供个性化广告服务，也能确保消费者的个人数据保持匿名，不失为一种两全的方法。