根据二项分布假设，对两个可竞价对象进行 90% 置信区间分析

[ishanijerin1]

可竞价对象计算出的点击率的置信度随着实际点击次数的增加而增加，90% 的置信区间边界会向可竞价对象的“真实”点击率收敛。在上面的例子中，算法必须等待两个可竞价对象分别达到 200 次点击，才能做出统计上合理的决定，即红色对象的点击率高于蓝色对象。鉴于本地营销活动的点击次数较少，因此等待时间通常比 SMB 活动的生命周期还要长。
南非数据
集体智慧

自然界中，有些动物也面临类似的挑战。想想那些飞出去采集花蜜的蜜蜂。每只蜜蜂都必须决定朝哪个方向飞行才能找到一片盛开的花田。如果每只蜜蜂都必须自己找到那个方向，那么蜂巢中的蜂王和幼虫很可能会饿死。然而，蜜蜂通过舞蹈来交流，分享有关最佳觅食地的信息。它们一起取得了惊人的合作成果！蚂蚁使用类似的方法，当它们找到食物时，它们通过在返回巢穴的途中留下信息素作为踪迹来交换信息。离开巢穴的蚂蚁会利用其他蚂蚁的信息素，从而更有效地寻找食物。每只蜜蜂或蚂蚁的能力都太有限了，无法独自行动或收集信息。它们在一起表现非常出色。它们共享重要的资产，如知识、记忆、创造力、力量和传感器。这使它们更适合生存，提高了它们觅食、躲避捕食者、繁殖、动机、节能和社会动机的能力。

产蜜的蜜蜂
摇摆跳舞的蜜蜂

小组成员之间的这种协作被称为集体、群体或群体智能。在人类社会中，集体智能可以理解为人们在技术的帮助下共同努力调动更广泛的信息、想法和见解时产生的增强能力。当这些贡献结合起来，达到学习、创新和决策等目的时，其效果大于各部分之和，就会产生集体智能。谷歌、维基百科或开源运动的其他成果已经证明了数字工具和个人分布式网络产生集体智能形式的潜力。