Welche Funktion in Google Analytics nutzt Machine Learning, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen?

Conversion-Modellierung ist die korrekte Antwort, da sie maschinelles Lernen verwendet, um Lücken in den Daten zu schließen, die durch Cookie-Einschränkungen oder Nutzereinstellungen entstehen. Dies ermöglicht eine umfassendere und genauere Messung von Conversions, die sonst nicht direkt beobachtet werden könnten. Conversion-Ereignisse sind spezifische Aktionen, die als Conversions definiert werden, aber nicht die Methode zur Messung nicht beobachtbarer Conversions beschreiben. Conversion-Pfade zeigen die Abfolge der Interaktionen vor einer Conversion, sind aber keine ML-Funktion zur Datenlückenfüllung. Der Conversion-Tracking-Zeitraum legt fest, wie lange nach einer Interaktion eine Conversion noch zugeordnet werden kann, hat aber nichts mit maschinellem Lernen zur Datenmodellierung zu tun.