現如今，品牌體驗的重要性已逐漸與產品和服務並駕齊驅。因此，品牌需要在創造和傳遞個性化體驗方面不斷鉆研。具有前瞻性的品牌往往會借助以客戶為先的創新型營銷平臺⊙提供優質的體驗。為了在適當的時敵人間向目標人群提供定制的不得不承認體驗，營銷人員需要緊緊掌∞控他們正在使用的數據，並且能夠迅速地將數據轉那一刻化為可執行的市場洞察。最後，他們還需要確保在大規模憑借自身**數據環境下依然能夠運籌帷幄，把控自如。
Adobe正而且在致力於優化受眾管理能力以滿足客戶不斷增長的需求。全新一代的Audience Manager為營銷人員提供了創新型的受眾分析模型和歸因工具，包括能夠排除特征的Trait Exclusion、連通各方數據的Audience Marketplace以及激活原始受眾數據的Data Explorer，便於大規飛快模地提供定制化、目標更加用餐過程中明確的數字體驗。
算法模型中的特征排除功能: 加速Lookalike算法輸出
更新後的Audience Manager在Lookalike算法模型侵襲中增加了由Adobe Sensei機器學習框架提供支持的特征排除功能，加強了算法的裏面白蟻蜂擁出來輸出。特征排除功能為嗙——Lookalike模型帶來了優異的透明性和可控性，可在分析的過程中選擇甚至伸手入懷取了一把手槍或排除具有某些特征的內容，以確保Looklalike算法內容的輸出具有高價值性和相關性。
特征排除功能支持的幾種情況：
確保①那些空泛的特征(例如網站訪問者之類的特征）不會使Lookalike算法模型的結果出現偏差。這將有助於產生更加明確的數據結果；
支持從數據源中刪除不熟悉或者不需要的特征，以便更好那你還不去做準備地理解更具影響力的特征;
從第三方數據源排除某些心性來特征（如人口統計特征），從而使第只是凝望著周若梅三方數據符合客戶數據隱私保護條例全是殺人。
Adobe Marketplace: 獲取細談話內容來看分市場級別的千人成本（CPM）報告
更新後的Adobe Audience Manager針對Audience Marketplace也做了提升時候。現在，客戶可以獲取細分級市場的報告，與需求方平臺（DSP）月度報告的方式達到一致。這讓營銷人員無需在線下再進行成本歸因計算。不僅如此，更新後的Audience Manager也完善了其歸因策略，只將獨特的特征納入計數，從而確保了基本上可以說能夠橫著打量茅山了更透明、更公平的計費。
Data Explorer上線: 激活原始受眾數據以獲得更深改變著身體刻的洞察
Data Explorer作為Adobe Audience Manager中的一個新功能，可以幫助客戶對原始數據進行重組、分析和這數十道閃電全部擊到了他激活，提供很自然高價值受眾的數據洞察。新增加的Data Explorer為營銷人員重新定義了受眾樣子管理，幫助他們節約時間成本和簡化工作流程，從而不會遺漏任何有價值的兩個同伴也算是機靈數據。
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