Eines der folgenden Attributionsmodelle nutzt Machine Learning-Algorithmen, um den Wert einer Conversion verschiedenen Touchpoints zuzuordnen. Von welchem Modell ist hier die Rede?

Das datengetriebene Attributionsmodell (Data-Driven Attribution, DDA) ist korrekt, weil es Machine Learning-Algorithmen verwendet, um den tatsächlichen Beitrag jedes Touchpoints zur Conversion zu analysieren. Es berücksichtigt dabei alle Interaktionen auf dem Conversion-Pfad und weist den Touchpoints basierend auf ihrem inkrementellen Wert einen Anteil zu. Im Gegensatz dazu sind "Erster Klick" und "Letzter Klick" regelbasierte Modelle, die den gesamten Wert entweder dem ersten oder dem letzten Touchpoint zuweisen, ohne die dazwischenliegenden Interaktionen zu bewerten. "Zeitverlauf" ist ebenfalls ein regelbasiertes Modell, das Touchpoints, die näher an der Conversion liegen, einen höheren Wert zuweist, aber keine Machine Learning-Algorithmen zur dynamischen Bewertung nutzt.