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摘要：随着ADTECH行业的发展，它越来越依赖关键绩效指标（KPI）来衡量成功。传统的KPI，例如Ad-Impressions，AD点击率和调查响应，长期以来一直是竞选性能的基准。但是，随着机器学习的兴起（ML）和自动化的兴起，很明显地需要更复杂和预测的KPI。本文介绍了一种新颖的方法，提出了机器学习驱动的KPI，旨在优化收入流并应对诸如AD疲劳，跨设备行为和可访问性等挑战。通过自动化KPI验证并实施高级指标，例如AD可访问性优化，AD疲劳预防指数和跨设备路径效率 - 该论文为实时增强数据驱动的决策提供了创新的框架。这些新的KPI旨在预测最佳的广告策略并提高竞选性能，最终使投资回报率最大化。关键字：关键绩效指标（KPI），自动化，机器学习，ADTECH，收入优化，可访问性，AD
研究文章机器学习驱动的KPI for ...
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