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　　三、通过对用户数据的抓取、分析和挖掘，是否可以绝对保证广告推送的准确度?

　　理论上来讲是可以的。以现在的广告技术手段，通过对用户线上的浏览纪录产生的数据进行挖掘和分析，使服务端构建的用户模型无限接近真实用户，在一定程度上是可以还原用户行为模式和偏好的，当然这也取决于人群粒度的细分度、精确度。

　　但在实际处理过程中，用户是复杂多面、持续变化的个体，且数据来源、数据集规模和建模学习算法有天然上限，加之国内“围墙花园”的特殊形态，如何计算用户真正的实时兴趣，是个较大的问题。

　　另一方面，实时广告推送会导致用户的反感和防备，进而出现线上浏览与行动的扭曲和变形。所以将广告的推送精准度、推送频次、推送渠道与消费者的接受程度达到良好均衡点，显得尤为关键。

　　四、从PC向移动互联时代的转化中，广告投放存在哪些问题，该如何解决?

　　1)广告形式不够内容化、服务化、品牌化。与 PC端简单粗放的 Banner、弹窗等广告形式相比，移动端虽然受屏幕尺寸的限制，却因其独占性、社交性、个性化、碎片化、场景化的天热优势，给广告提供了更好的土壤。随着当前移动广告形态的逐渐多元化：Banner广告、全屏广告、插屏广告、视频广告、原