圖片來源：techcrunch

據TechCrunch報道，谷歌今日（23日）在Google Marketing Next大會上公布了其實體店訪問量測量工具的重大更新。該公司正通過深度學習來擴充現有的模式，以期為更多的商戶提供有力的觀察數據。

自2014年以來，谷歌一直利用匿名位置、WiFi信號和地圖等相關數據去估算線上廣告引發的實體店鋪訪問。雖然谷歌在這一塊的技術已非常嫻熟，但是對于運營人口密集型城市，如東京、圣保羅等，和多層購物商場的消費者而言，這一技術能提供的觀察力（數據不夠及時和準確）依然有限。

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為了解決這種不可靠性，谷歌宣布在此加入深度學習。該公司希望在深度學習的模型中加入更多的多樣化訓練數據，以期適配更多的使用場景，從而恢復估算數據的準確性。

Google AdWords的產品管理副總裁Jerry Dischler在采訪中表示：“我們希望以機器學習為核心，測量實體店訪問量將完全依賴于此。”

據一項數據表示，在三年的時間里，谷歌已經完成了50億次的實體店訪問量的測量。為了進一步提高這一數據量，谷歌還計劃在 YouTube TrueView上延伸使用這一測量工具。即測量某一則視頻廣告的轉化率，以迎合當下視頻化的趨勢。

除此之外，谷歌還向外公布了免費版本的 Google Attribution，該工具集合了深度學習的算法，可幫助商戶管理銷售數據，即可以計算出除去營銷廣告費用及其轉化率后的營業收益。這些數據的集成，都將有益于商戶更好地區分廣告的轉化率和訪問量。