身份圖譜

身份圖譜 是一個資料庫，它將多個識別碼、裝置 ID、雜湊電子郵件、Cookie、行動廣告 ID 連結回單一使用者或家庭的統一代表，讓廣告主或平台能夠跨裝置和跨工作階段識別同一個體，而不是將每個識別碼視為獨立、無關聯的使用者。

確定性與概率性匹配#

身份圖譜的建構方式有兩種，且常結合使用。確定性匹配基於直接、已確認的關聯來連結識別碼：例如某人在手機和筆記型電腦上登入同一個 publisher 帳戶，因此圖譜可以確信地將兩個裝置 ID 連結到同一個人。相比之下，概率性匹配則是從模式中推斷出可能的關聯，例如一部手機和一台筆記型電腦持續從相同的 IP 位址和位置在夜間連線，但沒有已確認的登入將它們綁定在一起。確定性匹配更可靠，但需要某種形式的認證身份（例如基於雜湊電子郵件建立的 Unified ID 2.0）；概率性匹配能擴展得更廣，但存在錯誤連結的風險更高。

平台為何要建立它們#

身份圖譜是讓 demand-side platform 或 data management platform 能夠執行單一識別碼無法單獨完成之事的層級：例如對一個人的手機和桌面進行廣告頻次上限控制，而不是將其展示給看似兩個互不相關的陌生人；拼接從行動裝置開始並在桌面裝置上完成的 attribution 路徑；或將基於已知 advertiser 客戶建立的相似受眾擴展到具有足夠匹配特徵的新潛在客戶，並通常在最重要的目標市場內透過 geo targeting 進一步細化。

如果沒有某種形式的身份解析，每個裝置和瀏覽器看起來都像是一個孤立、匿名的訪客，這正是隨著第三方 Cookie 在開放網路中變得越來越不可靠，訊號流失將更多產業推向的狀態。

身份圖譜的侷限性#

身份圖譜的可靠性完全取決於底層匹配的品質。在共享裝置的家庭、公共網路或圖譜所依賴的行為模式變得混亂的任何情況下，概率性連結的品質都會下降。隱私法規也限制了最初可以合法輸入身份圖譜的內容，尤其是在沒有明確同意的情況下合併來自不同來源的資料，這也是資料淨室存在的原因之一：讓雙方能夠獲得匹配身份的部分好處，而無需任何一方直接建立完整的合併圖譜。

如果你的優先事項是了解特定廣告主目前正在投放什麼廣告，而不是建模分析其受眾是誰，那麼這是一個比身份解析更簡單的問題，OpenAdLibrary 的 ad intelligence 索引透過直接追蹤即時廣告創意本身來解決這個問題。

一個實際的注意事項#

覆蓋範圍因垂直領域和地理區域而有很大差異。一個主要基於某個地區登入流量建立的圖譜，不一定能乾淨地擴展到具有不同登入習慣或裝置模式的市場。請將任何供應商聲稱的匹配率視為測試的起點，而不是一個能均勻應用於你計劃鎖定的每個受眾的保證。