竞争选项卡，绩效洞察和位置建议突出了绩效变化和竞争压力，提供广告商可以采取的改进结果的建议
Bing Ads正在推出广告客户在网络界面中发现的一系列机器学习支持的洞察中的第一套，以帮助他们分析性能并在帐户中更快地采取行动。这是他们如何分解。
比赛标签。如上所示，Bing为拍卖洞察添加了一个标签，为建议添加了另一个标签。更新后的竞价洞察报告包括帐户随时间对比竞争对手的趋势图表以及还可以显示按时间，设备划分并由竞争对手过滤的流量的详细表格。“推荐”标签根据帐户及其竞争对手的广告提供自动洞察。这些不仅仅是“提高预算”和“提高出价”，还可以根据帐户的展示次数与竞争对手相比如何变化，或者出价调整如何帮助广告系列在某些设备上更好地竞争。
绩效见解。 “我们已开始将机器学习应用于您的广告系列，以了解其典型的性能特征，以便当变更看起来不同寻常时，您会看到一个性能洞察通知，您可以点击该通知，查看我们根本原因分析为什么会出现这种高峰或倾向发生，“Bing Ads工程负责人Dare Obasanjo说道。这些在广告系列标签上的效果图表中以灯泡图标表示。
点击这些见解，广告客户将会看到有关异常是什么，驱动它的原因以及它们可以采取的措施的信息。
随着Bing Ads的机器学习系统处理所有活动以理解模式，此功能将在接下来的几个月内缓慢推出。
位置定位建议。这些广告客户可以管理Bing Ads中的地理位置定位。它会建议类似广告客户成功定位的位置。这是Bing Ads将根据与广告客户类似的效果最佳的广告客户展示的第一次见解和推荐。地理位置定位建议将基于广告客户开展业务的位置。