但是有一个额外的细微差别。 正如Adbrain数据平台主管Tim Abraham解释说：“准确度是一个指标，但不一定意味着就是人们认为的准确度。 在跨设备识别的上下文中，准确度可以计算为正确识别的匹配的数目，以及正确识别的不匹配的数目。 换句话说，它是概率预测正确的次数，但也包括来自它做出的总预测池的“不匹配”预测。 营销人员不太在意不匹配的预测，因为他们想要正确的设备匹配的预测。 但是实际上预测出非匹配的数量会大于预测出正确的匹配数量，所以这大大影响了准确度准确度的计算，使它看起来比它实际情况好多了。换句话说，设备连接图谱的准确性是来自于对不匹配数据准确预测，这实在是让人晕头转向。”
如果准确度是这么定义的话，那么市场上两家被Nielsen判定为准确度极高的概率性设备连接图，也值得令人深思。根据Nielsen， Tapad的设备连接图其准确率达到91.2%。 Drawbridge的准确度更高达97.3%。从另一个角度来比较，AOL在2014年与ComScore合作开展了一项验证项目时，结果准确率也不过为93%——这是一个确定性的数据集。那么，Tapad和Drawbridge的准确度为何如此之高呢? 答案可能在于准确率和匹配率之间的细微差别。虽然匹配率被定义为能够正确连接两个或多个设备多少次，但是准确率包括正确识别的不匹配。尼尔森将来自Tapad图和Drawbridge连接图的样本与来自其自己的第三方的数据作为真实集进行比较。
在Nielsen的测试中，Drawbridge的准确率为97.3%，但匹配率为10.3%。(Tapad没有公开发布其匹配率。)
IPG程序化交易平台Cadreon的副总裁和策略顾问Tyler Pietz解释说：“为了进行研究，我们很容易专注于那些能让你的公司看上去更好的统计数据——但你不能告诉广告客户你的匹配率只有10%。举个具体的例子，如果广告客户拥有100个电脑Cookie，并希望为每个Cookie找到一个相应的移动设备，那么10%的匹配率意味着在100个电脑中只有10个电脑的cookie 找到了它们相应的移动设备”。
在行业中围绕概率方法存在相当多的怀疑，并且跨设备识别和定向投放是否像销售它的供应商说的那样先进也值得怀疑。
如AOL的comScore数字所证明的，即使是确定性匹配也不是每一次都有100%准确度的。
跨设备整合
但这并没有减少跨设备领域的并购。最大的并购是Verizon在5月份以44亿美元收购AOL。Verizon可不是跨设备这场游戏的新手。 2012年，Verizon Wireless以Precision Market Insights的形式推出了一个可寻址的广告部门，其明确的目标是使用移动设备解决消费者身份。Verizon收购AOL的举动看起来像一个明确的迹象，电信巨鳄想要跟Facebook和Google分一杯羹。电信巨头们觉得他们没有及早参与到Facebook和Google长期以来主宰的营销行动中，“Drawbridge首席执行官Kamakshi Sivaramakrishnan说。 ”他们已经意识到，他们的平台在处理一系列交易数据，但他们没有拥有任何一块数据。 这是创建一个强有力的数字帝国的第一步，下一步是使用技术或以更加明确的方式连接设备。 在不久的将来，运营商将是非常活跃的收购方。
Kamakshi 预言的话果然实现了。 1月，Drawbridge的首要竞争对手Tapad被挪威移动运营商Telenor以3.6亿美元收购。
程序化电子邮件平台LiveIntent的首席执行官Matt Keizer写道，电信运营商在跨设备识别和定位方面看到了丰厚的潜力。
Keizer用了“财富之轮(wheel of fortunate)”作为比喻在AdExchanger的一个专栏中阐明了他的观点：Verizon和Telenor具有确定性数据的一部分，就是其设备及其各自的匿名ID。 他们认识到，最大的机会是有机会提高精确度或扩大规模，可以以最佳方式服务于跨设备和渠道的营销人员。 所以他们去购买他们尚未获取的另一部分，即分别采取购买AOL和Tapad的形式。 对我来说，购买这些公司以更接近解决“Wheel of Fortunate”中的谜题是解决是跨设备最明显的方式。 它只是冰山的一角。
译者注：《wheel of fortunate》是CBS在晚间7点档的黄金时段推出的节目，有一个年纪较大的名叫Sajak的男性主持人和一个名为Vannah White 女性主持人主持。 规则非常简单，三名选手转一个标有不同奖金和奖品的大转盘，每转一次可以猜出一个句子中可能存在的字母，如果猜对字母就会显示在大屏幕的相应位置。而你所需要做的就是猜出这个屏幕中的内容，大数情况下，内容都是美国的一些谚语，地点，食物，或者人名。如果全部猜对选手就可以获得转盘上显示的大奖，就这么简单。