Welche Funktion in Google Analytics nutzt Machine Learning, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen?
Conversion-Modellierung
Conversion-Ereignisse
Conversion-Pfade
Conversion-Tracking-Zeitraum
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Erläuterung: Welche Funktion in Google Analytics nutzt Machine Learning, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen?
Erläuterung: Die korrekte Antwort ist: **Conversion-Modellierung**, da diese Funktion in Google Analytics Machine Learning verwendet, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen. Die Conversion-Modellierung nutzt fortschrittliche Algorithmen, um den Wert und die Wirkung von Conversions abzuschätzen, die aufgrund von Tracking-Einschränkungen oder fehlenden Daten möglicherweise nicht direkt erfasst werden können. Durch die Anwendung von Machine Learning kann die Modellierung Muster im Nutzerverhalten erkennen und fehlende Daten schätzen, was zu einer präziseren Zuordnung von Conversions führt. Dies ist besonders wichtig, wenn es darum geht, die vollständige Wirkung von Marketingmaßnahmen zu bewerten und den Einfluss von Interaktionen, die nicht direkt nachverfolgt werden können, zu verstehen. Im Gegensatz dazu beziehen sich **Conversion-Ereignisse** auf die tatsächliche Erfassung von Nutzeraktionen, **Conversion-Pfade** zeigen die Schritte, die Nutzer bis zur Conversion durchlaufen, und der **Conversion-Tracking-Zeitraum** definiert den Zeitraum, in dem Conversions nach einer Interaktion gemessen werden. Diese Funktionen sind wichtig, aber sie bieten nicht die gleiche tiefe Analyse und Schätzung von indirekten Conversions wie die Conversion-Modellierung.

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