你可能只是认为它在曼哈顿的办公室窗外下雨。但是对于AOL的广告平台，今天的雨是您决定使用在线折扣优惠券进行午餐交付的关键原因。

在今天的博客帖子中，AOL Chinctro Overmanger Amy Mitchell宣布该公司现在正在向其广告归因和预测模型增加日常天气。ChincTro是AOL的一个广告平台的归因技术。

这是AOL努力将现实世界状况纳入其评估的第一步，Mitchell告诉我，当地天然气价格或邻里地理在被视为可能的附加因素中。

“目标”，“她在帖子中写道，”是为销售的贡献创造更高的标准。“换句话说，营销人员现在可以评估天气是否对销售产生影响 - 而且，如果是，他们怎样才能利用（或避免）在未来影响的影响。

机器学习在AOL AD平台中考虑销售时的数千个变量在网络中进行销售时，因此广告客户可以希望在类似条件下使用类似的触发器来产生更多销售。

之前，米切尔说，在聚集体中考虑了天气的影响，例如在一个地区的平均温带。

查看VB的报告身份和营销：捕获，统一和使用客户数据，以推动99美元的
vb洞察力的收入增长，或免费使用Markech订阅

现在，天气在地面上被认为是米切尔说的粒度比任何其他广告归因服务都可以提供的粒度。许多竞争服务考虑天气，她指出，但是与以前使用过的广泛刷子。

汇总天气被认为是几十年的一个因素，米切尔指出，即使是营销混合建模的出现，或毫米。MMM使用统计分析来确定哪种营销策略最佳工作，然后它建议将最大的方法推出下一个此类任务。

更新的AOL归属模型每天收集高温和低温加降水，每个邮政编码都会增加27个变量，因为最近几天的温度比较。数据来自国家海洋和大气管理。

该模型现在可能预测，对于在线服装广告，电子邮件运动是波士顿南端的最佳赌注，因为人们仍然与他们的电脑留在室内。但是，基于应用的活动可能会被建议为同一社区的阳光明媚和中等寒冷的日子更好的方法。