在以数据为依据的归因模型中，功劳是如何动态地分配给每个接触点的？

数据驱动归因模型（Data-driven attribution, DDA）利用机器学习算法分析账户数据，识别不同接触点在转化路径中的实际贡献。它会根据每个接触点对转化结果的增量影响来动态分配功劳，而不是预设规则。因此，每个客户路径的价值评估都是独特的。 其他选项不正确的原因： “这种模型会将 100% 的转化功劳分配给最后一个接触点”描述的是最终点击归因模型。 “这种模型分配功劳时，接触点越接近转化发生时间，获分的功劳就越多”描述的是时间衰减归因模型。 “这种模型会将功劳平均分配给买家转化历程中的每一个接触点”描述的是线性归因模型。