5萬美元的廣告預算通常意味著要進行兩次猜測——定位目標受眾，以及點擊後會發生什麼。而這筆預算無需任何猜測。捕捉到的行為數據用於訓練品牌的私有世界模型：超過 20 萬名會員擁有即時預測數據，其中 80,119 名會員被標記為即將購買。預測資料轉化為細分受眾群體（包括即將購買的群體和嵌入行為特徵的相似群體），然後以哈希處理、經用戶同意過濾的客戶匹配清單的形式推送至 Google 和 Meta；「禁止銷售」清單不會同步。數位孿生會在預算耗盡前對產品進行預測試。點擊行為最終會轉化為實際購買行為：著陸頁會攜帶 Flash 的追蹤資訊 SDK，因此頁面瀏覽量、UTM 參數來源和引薦來源等資料會作為第一方行為資料回傳－原本是匿名的，登入時會與會員關聯－並與未註冊使用者的資料進行比較，從而重新訓練模型。
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