如何锁定没有第三方cookie或设备id的用户?一种方法是利用与在线和线下购物行为聚合相关的天气。

IBM Watson广告公司周一发布了一款工具，通过使用人工智能分析the weather Company、从位置数据到邮政编码水平和来自尼尔森的销售点数据，以揭示营销人员可以应用于他们的数字活动的见解。

这个解决方案是IBM Watson广告公司自1月份以来推出的一套人工智能产品的一部分。

第一个是在消费电子展(CES)上推出的一款增强动态创意优化工具，它利用人工智能驱动旨在提高创意广告表现的预测模型。第二版于7月发布，使用自然语言处理来分析社交帖子，包括语气和衍生的个性特征，将品牌与相关的影响者相匹配。除了新的天气定位工具，沃森的另一款广告人工智能产品定于10月发布。

“Programmatic植根于自动化交易，”沃森广告和天气预报公司副总裁和全球主管谢莉·巴克斯坦说。“人工智能技术的不同之处在于，它让我们能够做出预测并提供见解。”

沃森广告向算法提供大量结构化和非结构化匿名行为、位置、天气和销售数据，而不是第三方cookie和移动标识符，以发现相关性、揭示洞察、识别统计上的显著模式、做出预测并随着时间推移而学习。

巴克斯坦表示，学习部分特别重要，因为它确保了改进，也是将数据分析与人工智能区分开来的因素。

理想情况下，机器学习技术还能检测人类行为中的非直觉模式。

例如，天气会唤起人们的某些情绪，对他们的购买行为有直接影响，而不仅仅是在暴雨期间购买雨伞或在冬天订购雪地靴。

巴克斯坦说，沃森通过跟踪总体行为来揭示不太明显的东西。

例如,它发现销售烘焙巧克力和可可增加了62%在西北中部州,比如堪萨斯,爱荷华州和密苏里州,在反常温暖和多雨的为期一天的预测,而葡萄酒的销量上升了25%在一天的明确预期条件下在北美国中部、东部,包括伊利诺斯州印第安纳州和密歇根州。

在风寒期间，南方的户外防虫销售额增长了35%。

市场营销人员可以利用这类信息来制定目标策略，根据天气对消费者行为和情感的影响来激活数字营销活动，并确保在高峰时期有足够的库存。

巴克斯坦说:“湿度、温度和其他与天气有关的数据点等因素实际上可以很好地揭示问题。”