概述
实时优化 CTV 的受众
内容触手可及，随时随地都可流播。流媒体带来了更多的内容、更多的人才和更多的受众，这对媒体买家和卖家来说意味着更多的机会。但最大的问题仍然是：你如何知道谁在屏幕前？
尼尔森流媒体信号（Nielsen Streaming Signals）可分解家庭并预测谁在 CTV 屏幕后面，从而实时优化受众。Streaming Signals 使用机器学习算法，从尼尔森黄金标准面板和参与 CTV 提供商的第一方人口普查级流媒体数据中查看，以确定直播流媒体会话期间的个人人口统计信息。
我们利用定制的机器学习模型、尼尔森电视面板数据和参与的 CTV 运营商提供的 CTV 流媒体信息，为屏幕后的人提供动态输入。专有面板数据与 CTV 数据的精心组合，使我们能够以无与伦比的准确性分配个人层面的人口统计信息。我们的技术利用强大的实时机器学习功能，可以提供流式播放节目内容的信号，因此营销人员可以更好、更快、更优化地选择目标受众。
特点
根据数据做出决策，锁定流媒体受众
个人层面的见解
利用我们的解决方案，针对真实的个人观众细分家庭，进行广告优化。
会期信号
通过面板和机器学习，将强大的广告优化信号与受众人口统计的实时信号相结合。
现代化方法
利用以隐私为中心并能适应数字生态系统变化的技术规划未来。
使用案例
为广告商、代理商、出版商和广告平台提供流媒体优化服务
媒体采购人员
通过消除不相关的广告，提高您的广告收益和客户浏览体验，并让媒体买家确信他们正在接触目标受众。
回答关键问题，如
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- 如何消除广告浪费，最大限度地利用广告库存？
- 如何在现在和未来获取更多广告收入？
媒体销售商
通过在正确的时间向正确的人发送正确的信息，减少广告浪费，提高个性化广告的精准度。
回答关键问题，如
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- 如何个性化每个接触点，更好地与目标受众联系？
- 如何自信地可视化总体消费者？
讨论您的业务需求
