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AI, Google Cloud, 数据方法, 数据趋势 5月 21,2026

Google I/O之后,如何让智能体商用快速落地

Google CEO Sundar Pichai 展示了Google 每月处理的 token 量已突破 3.2 千万亿,是去年同期的 7 倍;超过 375 家 Google Cloud 企业客户在过去 12 个月里各自处理了超过 1 万亿个 token。

这是一个行业信号的转变,​模型在快速变成基础设施,Agent 才是真正能承接业务价值的层。​

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作者 tm_user
数据工具, 数据方法, 数据趋势 5月 18,2026

谷歌营销模型 Meridian 科普系列①:从 0 理解 Google Meridian

很多出海企业开始关注 Meridian,并不是为了研究一个新工具,而是因为多渠道、多地区投放之后,营销预算越来越难解释:钱到底花得值不值,哪些渠道真正带来了增量,下一笔预算应该投向哪里?这已经不只是市场团队的报表问题,也会直接影响管理层对渠道组合、年度预算和增长策略的判断。

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作者 tm_user
Onesignal, 数据工具, 数据方法, 数据趋势 5月 12,2026

AI开始替用户过滤品牌消息,企业该重新做用户运营了

过去品牌最担心的是消息发不出去,而现在更大的问题开始变成为什么 AI 愿意替你把消息展示给用户?当 Apple Intelligence 等系统级通知过滤开始接管用户注意力之后,企业过去长期依赖的 Push 与高频触达逻辑已经失效了。

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作者 tm_user
AI, Google BigQuery, Google Cloud, 数据方法 5月 9,2026

从数据到 Agent:企业级 AI 落地的 8 个真实 Demo

当 AI 热潮真正进入企业内部,一个更现实的问题很快出现:AI 能不能真正进入业务系统,理解企业自己的数据,调用企业正在使用的工具,并参与真实工作流?

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作者 tm_user
AI, Gemini, 数据工具 4月 21,2026

2026 Gemini 提示词最佳实践 + 7个技巧 + 7大行业模板

Google 数据显示,效果最好的 prompt 平均 21 个字,虽然大多数人的 prompt 已经从24年的不到 9 个字提升至12.3个字,但仍远低于有效提示词的标准。

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作者 tm_user
Google Analytics, Google BigQuery, 数据工具, 数据趋势 4月 9,2026

Google Analytics数据保留期:一个最易被忽略且风险最高的设置

Google Analytics 4(GA4)的数据保留期(Data Retention),是每个账号初始化时最容易被忽视、却影响范围最大的核心配置之一。

数据保留期指的是:系统在自动清除用户级和事件级原始数据之前,这些数据在服务器上被保留的时间长度。它影响的是包含 Cookie、用户 ID(User-ID)或广告标识符的细粒度数据,也就是支撑深度分析的“原始明细数据”。

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作者 tm_user
Google Ads, 数据方法, 数据趋势 3月 25,2026

谷歌广告重磅更新:“归因品牌搜索”(ABS)上线,YouTube视频广告隐藏 ROI 翻倍!

在 2026 年的出海环境下,YouTube 等视频渠道日活已突破 25 亿,覆盖全球 90% 以上的网民。然而,在以“直接点击”为核心的传统归因框架下,视频渠道的价值长期被低估。

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作者 tm_user
AI, Google BigQuery, Google Cloud, 数据趋势 3月 24,2026

从 OpenClaw 到 Gemini Enterprise:从“让 AI 跑起来”到“让 AI 跑得稳”

“养龙虾”成了智能体圈的热门话题。OpenClaw 让很多人真正感受到:一只常驻本地、能自己跑脚本和处理日常事务的智能体,确实能帮忙干活,提高效率。

这说明具备行动能力的智能体形态已经被验证是有价值的。但当企业也想”养龙虾”时,问题就从”能不能跑起来”,变成”能不能安全、稳定、可控地接管真实业务流”。这里需要的,不再是一个工具,而是一套面向企业的智能体基础设施。

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作者 tm_user
Google Ads, Google Analytics, 数据技术, 数据方法 3月 12,2026

Google Tag Gateway快速入门:提升广告转化率的低门槛方案

用一句话总结,Google Tag Gateway (GTG) 是一种允许您通过自己的第一方网域(如借助现有的内容分发网络 CDN)来部署和加载 Google 跟踪代码的技术,它能将传统的第三方跟踪转化为第一方请求,从而有效绕过广告拦截器并提升数据测量的准确性与隐私合规性。

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作者 tm_user
Google Ads, Google Analytics, 数据方法, 数据理念 2月 6,2026

数据分析必备:一文理清多种营销归因模型、增量测试与营销组合模型

为什么要使用归因模型?一场 4×100 米接力赛,四位队员通力合作赢得了冠军。赛后,教练要评估每位队员的贡献来决定奖金分配和未来的训练重点。如果只奖励冲过终点的最后一位队员,那起跑迅猛的第一棒、稳定交接的中间两棒,他们的功劳该如何体现?

数字营销的世界就像这场接力赛。用户在最终“购买”(冲过终点)之前,往往会接触到多个营销“队员”(触点)。归因模型就是教练手中的“裁判规则”,它决定了如何将最终的销售功劳公平地分配给路径上的每一个营销渠道。

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作者 tm_user

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