AB Data

OTS 的测量通常基于估计数据。
因此，可能存在观看次数与实际次数不同的情况。
例如，对于报纸广告，OTS是根据发行量来计算的，但很难准确确定实际阅读广告的读者数量。
因此，有必要了解 OTS 包含一定量的误差并利用补充指标。

可见度和接触次数变化的影响
广告在屏幕上显示的次数（展示次数）本身并不能决定用户是否真正看到了它。
例如，如果横幅广告出现在页面底部，则除非用户向下滚动，否则它将不可见。
在这种情况下，OTS 数字可能被高估。

使用机器学习改进 OTS 估计误差
近年来，人们一直致力于利用人工智能和机器学习来纠正 OTS 中的错误。
例如，可以使用眼动追踪技术来衡量实际看到广告的用户百分比，从而实现更准确的 OTS 计算。
该技术还用于分析用户行为数据和估计广告可见率。

提高OTS准确性的数据分析方法
为了提高OTS的准确性，收集广告观看数据并进行统计分析非常重要。
例如，通过分析广告位置、尺寸和投放时间等因素对OTS的影响，可以制定最佳的广告策略。
您还可以使用 A/B 测试来确定哪些广告格式具有更高的可见度。

衡量广告效果的 OTS 补充指标
为了弥补OTS的局限性，将分析与 富人数据 可见率、点击率（CTR）和转化率（CVR）等指标相结合非常重要。
特别是对于数字广告来说，不仅可以利用 OTS，还可以利用用户参与度数据更准确地衡量广告的效果。

广告主应该知道的OTS基础知识及使用要点
OTS（观看机会）是衡量您的广告被看到的机会数量的重要指标。
对于广告主来说，了解并正确运用OTS是最大限度提高广告效果的关键。
然而，OTS 不仅仅是广告被观看的次数，它还表示目标用户实际看到广告的可能性。
因此，有必要了解计算OTS的正确方法以及如何使用它。
特别是，对于数字广告，OTS 测量可以实时进行，与传统大众媒体广告相比，可以进行更准确的分析。
因此，广告主需要根据OTS数据制定合适的广告投放策略，以最大化其投资回报率（ROI）。