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第一方数据通过提高广告平台内的匹配率来提高相关性分数，这使得广告商能够利用他们的客户数据库和广告平台提供的大量数据。
这两项发现涉及几个关键点，其中之一是全面了解您的客户群，另一个是进一步改善您的个性化游戏。通过使用第一方数据，高级电子商务营销人员可以成功获得店面的鸟瞰图，同时还可以通过更好的匹配率改善他们的定位。

Facebook 匹配率 是他们提供的一项服务的一部分，称为 自定义受众自定义受众是您可以从客户列表中创建的受众类型，可帮助您扩大覆盖范围。当您将客户列表上传到 Facebook 以创建自定义受众时，会有一个称为匹配的过程，在此过程中，您上传的信息将用于匹配 Facebook 个人资料。匹配率受数据质量和数量的影响，因为您提供的信息越准确，匹配率就越高。第一方数据有助于实现这一点，因为同样，它是直接来自您的客户的信息。

Google 还允许营销人员使用他们的第一方数据，并有一个类似的流程，称为 客户匹配。 客户匹配允许营销人员使用在线（Google 的数据库）和离线数据（您的第一方数据）在搜索 、购物、Gmail、YouTube 和 展示广告中接触您的客户并重新与他们互动。 通过使用他们的受众管理器，您可以将客户列表上传到 Google Ads，与 Facebook 类似，Google 会搜索其数据库以匹配电子邮件、地址和其他信息，如果匹配成功，它会将相应的 Google 帐户添加到您的客户匹配受众群体中。

第一方数据是所有电子商务商家都可利用的东西， 但由于 芬兰电报数据 出口性质、缺乏专业知识以及定义和跟踪成功所需的各种关键绩效指标 (KPI)，它仍然是大众尚未开发的金矿。因此，通常只有高级营销策略师在创建和实施营销活动时才会依赖它。

使用第一方数据作为营销活动的基础是有利的，因为它允许广告平台算法直接从客户那里学习，以便：


鼓励重新购买。
吸引与现有客户相似的新客户。
在第一方数据营销领域，了解和更新算法对于成功至关重要，因为算法被设计为通过向个人投放最合适的广告来创建个性化的营销活动，从而实现最佳的用户体验。我们在 广告竞价中看到了这一点， Facebook 的广告算法 和 Google Ads 的 智能出价。

在 Facebook 方面， 广告竞价决定了广告在新闻推送中相对于其他广告的显示顺序。因此，如果您和您的竞争对手瞄准的是同一受众群体，您需要通过“赢得”竞价来确保您的广告先于竞争对手出现。

Google 的智能出价 利用机器学习来根据各种实时信号（包括设备、位置、一天中的时间、再营销列表、语言和操作系统）修改出价。通过使用第一方数据，您的客户可以影响这种机器学习，从而为您的目标受众量身定制出价策略。

充分利用您的第一方数据。