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位的条件，决定Facebook未来的夥伴。」
就在陈知行准备结束汇报，转身要离开讲台时，会议室后排，红杉资本的大卫忽然举起了手。
「陈先生，请稍等，我有一个问题。Facebook究竟是如何实现10.8%这样惊人的广告点击率的？这背后是某种特殊算法，还是————」
这个问题问出了所有人心中的最大疑惑。会议室瞬间安静下来，所有人都看向陈知行。
陈知行脚步停住，转过身。
他沉默了两秒钟，想到一旦融资意向达成，投资机构进行尽职调查时，反正也会知道核心技术，倒不如现在抛出一个震撼性的概念，为最后的估值冲刺再添一把火。
「是一个内部称为用户画像」的系统。」陈知行走回讲台前，语气平缓地说道：「它通过对用户在Facebook上所有公开可见的行为进行持续分析和学习，为每个用户动态构建一个多维度的兴趣模型。」
他尽量用简单的语言解释：「这个系统不关心用户是谁，只关心他喜欢什么丶可能对什么感兴趣」。当广告投放时，系统会将广告内容与海量用户的兴趣模型进行匹配，只将广告推送给那些最有可能对其产生兴趣的用户。简单说，就是让广告找到对的人，而不是让所有人看到广告。」
尽管陈知行没有透露任何技术细节，但这番描述还是在会议室里掀起一片惊呼。
精准广告投放！这不是简单的关键词匹配，而是基于行为数据的深度兴趣挖掘！
这套逻辑如果成立，其价值远不止于提升Facebook自身的广告收入。
它代表了一种全新的丶高效的网际网路流量变现模式，可以应用到任何拥有用户行为的线上平台。
不少投资人眼中精光爆闪。
他们立刻联想到自己投资组合里的其他网际网路公司，如果都能引入类似的精准投放能力，整体营收会有多大提升？
Facebook未来是否可能将这套系统作为一项B端技术服务对外输出？
光是这个想像空间，就足以让估值的天花板再向上冲破一大截。
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