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在任何给定时间，Demandbase 都有大约 亿个 IP 地址，这些地址被映射到某个公司或以其他方式分类（即消费者）。我们通过专有方法获取 IP 数据，并使用大量第一方和第三方来源来验证和增强我们的匹配能力。 值得注意的是，Demandbase 拥有超过 亿个活跃的 cookie，可以补充识别（和我们的 IP 数据集）。随着第三方 cookie 的弃用影响更广泛的生态系统，我们一直在加强对新替代信号的研究，利用合作伙伴关系和内部解决方案来确保我们领先的账户识别率蓬勃发展。 匹配率和匹配准确率的提高 年，Demandbase通过多种增强功能提高了识别匹配率和匹配准确性。


年初，我们发布了基于 IP 的识别的更新版本，改进了我们的机器人检测、并引入了两种新模型来改进识别 - 一种利用 IP 中的相似特征，另一种观察 cookie。 这使我们识别的 IP 数量增加了 。这个新数据集使用来自第一方和第三方来源 香港数据 的最新数据进行了刷新。 年中，我们改进了对共享网络、代理和商业 VPNZTNA（零信任网络访问解决方案）的特定子集的检测。 为了圆满结束这一年，我们发布了更新的基于 cookie 的识别模型，该模型本身将我们对所有客户的匹配准确率提高了近 （同时匹配率也提高了！）。


账户识别的准确性至关重要。 我们认为这是我们向所有客户提供的核心价值的本质。 任何不花大量时间确保其账户识别准确的供应商都会损害您的业务。将您的注意力错误地分配到错误匹配的账户上是一个代价高昂的错误 - 导致您浪费最宝贵的资源：时间、金钱以及营销和销售的注意力。 不要被其他供应商针对目标账户匹配测试所作的夸大其词所欺骗。 首先，任何供应商如果不考虑准确性，都可以人为地提高匹配率。 供应商可能会报告 的流量来自 IBM.com，并且他们的匹配率为 ——但这是不准确的。 此类声明忽略了现实生活中的流量场景——机器人、共享网络和个人非业务流量。