据TechRadar报道，AppsFlyer欧洲、中东和非洲区总经理在10月28日刊发的文章中表示，英国营销人员正进入关键阶段：数字广告投入持续增长，人工智能进入日常投放，但测量碎片化使“每一英镑是否产生可衡量价值”这一基本问题更难回答。文章认为，在扩大AI应用前，英国广告主需要先建立移动广告级别的测量框架。

文章援引IAB UK的预测称，今年英国数字广告支出将达450亿英镑，其中移动广告占三分之二以上，在线零售媒体成为增长最快的渠道之一。同一研究指出，测量碎片化已是行业主要担忧，而AI和自动化正在改变广告活动的规划、购买和优化方式。文章称，如果底层测量框架薄弱，AI不会解决问题，只会以更快的速度放大问题；基于不完整、不一致或治理不佳的数据训练的模型，可能给出自信却错误的预算建议。

文章认为，移动广告在隐私限制、欺诈、跨平台身份和信号丢失方面比多数渠道更早受到冲击，因而形成了更严格的归因方法：更干净的信号、更强的验证、隐私安全的方法，以及根据数据质量组合确定性、概率性和基于来源标识的归因。这些原则需要推广到英国整体媒体组合。零售媒体虽更接近购买环节，仍需透明标准；联网电视提供优质环境，但广告主仍受困于测量碎片化以及曝光与销售之间的关联。社交、搜索、展示和商业媒体都产生有价值的信号，却常常被困在渠道专属的报告结构中。

文章引用AppsFlyer与EMARKETER的研究称，58.6%的营销人员认为其组织可能因某些盈利渠道需要更好的测量而投资不足。近一半（49.7%）组织表示在所有渠道证明明确ROI面临显著压力，另有29.9%表示压力极大。数据质量差被22.3%的受访者列为从营销技术栈中的AI获取更多价值的首要障碍，可解释性（难以验证AI在做什么）以17.8%排在第二。

文章建议营销人员将测量视为基础设施，而非活动结束后附加的报告层：统一团队间的定义、消除数据孤岛、验证流量质量、建立隐私合规的身份与数据增强流程，并衡量增量效应，而不只依赖最后点击或平台报告归因。文章还称，在扩大AI投资前，营销人员应先定义测量标准；面向AI的营销数据需要干净、去重、获得同意、互联且可治理。如果应用、网页、零售媒体、联网电视和CRM中的客户互动无法被负责任地拼接起来，AI将基于不完整的客户旅程进行优化，可能改善平台层面指标却削弱整体业务表现。