当一个用户在电脑浏览器访问expedia.com并查看搜索结果、价格细节或是消息网站的页面时，Drawbridge就会收到cookies（或像素），从而帮助他们研究跨平台的用户行为。

　　例证

　　假设你住在旧金山的Palo Alto，并且每天醒来的第一件事就是打开智能手机（那边很多人确实是这样的）。

　　当你查阅电邮和天气情况时，你的操作会自动向服务器发起广告请求。你的WiFi使用记录会和一个互联网协议联在一起。你的浏览器、你的设备ID、时间标记还有其他互联信息都会被获取。

　　在沐浴和早餐后，假设你打开手提电脑来查看更多的电邮与新闻。同样地，你的行动会发送广告请求，形成类似的元数据。不过这一次的数据是与电脑端的广告交易平台上联系在一起。

　　在上述两个例子中，元数据都是在用户姓名、邮件地址及信用卡卡号保密的情况下工作的。但许多环节的辨别过程所需信息都是类似的。

　　独家算法

　　经过每日40亿次的广告请求的处理，Drawbridge用统计概率推测出不同设备属于同一个家庭的可靠度。

　　他们每天在各种相关的平台（包括台式电脑、手提电脑、智能手机和平板电脑）上对同一区域同一时间段有类似浏览行为的用户进行匹配。

　　在处理了过万亿广告请求监测数据后，Drawbridge宣布他们已经将6亿独立手提电脑用户（通过cookies）与移动端客户（通过合理推测）成功匹配，其中包括上百万的安卓、黑莓、iOS和WP设备用户。

　　Drawbridge方面得出匹配结果后会通过内部应用程序流直接发送给Expedia。

　　Rosenblum说，Expedia成为业界第一家尝试匹配跨平台用户的企业并不令人惊讶：“如果你将全球范围内的公司在广告投放方面的经验与技能作排名，Expedia都是最顶级的。” (Eileen 编译)

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