eCPM（有效每千次展示费用）已作为广告运营的重要指标被广泛使用，但未来其作用预计将进一步演变。
随着数字广告市场的扩大，eCPM的概念将不再仅仅是盈利能力的衡量标准，更将成为优化整个广告策略的指导方针。
尤其随着AI、机器学习、程序化广告等的发展，eCPM将能够进行更加实时的分析和预测，有望对提升广告运营效率、增加收益做出重大贡献。
此外，用户隐私保护法规的加强以及无cookie时代的到来，也可能改变计算eCPM所需数据的收集和使用方式。
为了应对这些变化，我们期望看到利用 eCPM 的新框架和工具的出现。
人工智能和机器学习助力 eCPM 分析的发展
人工智能和机器学习是将进一步推进广告运营中 eCPM 分析的技术。
通过利用这些技术，可以实时预测盈利能力并自动生成最佳广告策略。
例如，人们希望有一个系统可以详细分析目标用户的行为，并建议可以提高 eCPM 的广告格式和投放时间表。
程序化广告变得更加普遍
程序化广告是一种通过实时竞价（RTB）有效利用广告空间的系统，预计其普及将持续加速。
这一转变有望创造一个广告商和出版商均能最大化 eCPM 的环境。
此外，竞争加剧将需要更精确的竞标策略。
重新定义无 Cookie 时代的 eCPM
加强对用户隐私的保护，开启了无cookie时代，重新审视传统的广告定位方法。
为了适应这些变化，计算 bc 数据 和分析eCPM所需的数据源可能会多样化，并且可能会引入新的指标和测量方法。
这将要求广告运营在确保盈利的同时保护隐私。
地理和行业特定 eCPM 优化的重要性
未来，预计根据各地区、各行业特点优化eCPM将变得更加重要。
例如，在移动广告占主流的地区，针对移动设备优化的广告格式可以帮助提高有效每千次展示费用 (eCPM)。
同时，对于某些垂直行业来说，利基定位可能是提升 eCPM 的关键。
将 eCPM 与其他指标相结合的全新分析框架
我们希望看到出现新的分析框架，将 eCPM 与其他广告指标相结合，而不是单独使用 eCPM。
该框架旨在全面评估整个广告活动的效果并提出最佳策略。
例如，我们希望看到结合 LTV（生命周期价值）和 ROI（投资回报率）的分析。