传统上，OTS 主要针对电视、报纸、杂志和广播等大众媒体进行测量。
例如，对于电视广告，OTS是根据收视率来估算的，而对于报纸广告，OTS是根据发行量和预计读者人数来计算的。
然而，这些方法也带来了一些挑战。
首先，无法保证广告确实被观看了。
收视率和发行量数字仅仅是估计值，尚不清楚个别观众是否真正看到了广告。
与传统的 OTS 测量方法不同，数字广告现在可以实时提供准确的可见性数据。
例如，对于网络广告，您可以记录广告在屏幕上显示的时间长度以及用户是否滚动浏览广告并真正看到它。
此外，在视频广告的情况下，可以通过分析播放时间、观看完成率等来提高OTS的准确性。
利用人工智能和机器学习提高 OTS 测量精度
近年来，利用人工智能和机器学习的OTS测量方法已经出现。
例如，有一种技术利用面部识别技术来衡量用户是否真正看到了广告。
眼动追踪技术还可以分析用户关注广告的哪些部分。
这使我们能够更准确地评估我们广告的可见性，并利用这些信息改进我们的广告设计。
通过实时数据分析彻底改变OTS测量
数字广告最大的优势就在于能够实时获取数据并快速分析。
广告投放平台即时收集广告 富人数据 展示次数、点击次数、观看时长等数据，以衡量广告的效果。
这使得广告商能够快速修复效果不佳的广告并开展更有效的广告活动。
OTS 测量技术的未来展望和预测
预计未来OTS测量技术将继续发展，实现更加准确和详细的分析。
例如，使用 VR（虚拟现实）或 AR（增强现实）的广告将能够使用眼动追踪技术来衡量用户对广告的参与度。
此外，目前正在努力利用区块链技术防止篡改广告数据并实现更可靠的 OTS 测量。
结合OTS和日志数据提升广告测量准确率
为了提高OTS的测量精度，必须将其与测井数据相结合。
传统上，OTS 测量通常使用估计值来计算，但数字广告的进步使得获得实际的广告曝光数据并计算更准确的 OTS 成为可能。
特别是在网页广告和SNS广告中，可以根据用户的行为历史来衡量OTS，从而可以详细分析广告的效果。
通过利用日志数据，可以更准确地确定用户是否实际查看了广告，而不是简单地计算广告显示的次数。
这使得广告商能够制定精准的、数据驱动的广告策略，减少浪费的广告成本并最大限度地扩大目标覆盖面。