Welche der folgenden Google Analytics-Funktionen stützt sich auf 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 Datenschutzbeschränkungen (z. B. Cookie-Zustimmung) entstehen. Sie schätzt Conversions, die nicht direkt beobachtet werden können, und bietet so ein umfassenderes Bild der Leistung. Der Conversion-Tracking-Zeitraum definiert, wie lange eine Conversion nach einer Interaktion zugeschrieben wird, nutzt aber kein maschinelles Lernen zur Schätzung. Conversion-Pfade zeigen die Reihenfolge der Interaktionen vor einer Conversion, sind aber eine direkte Beobachtung und keine Modellierung. Conversion-Ereignisse sind die Aktionen, die als Conversions definiert werden, und stellen die Rohdaten dar, die gemessen werden.