Uno di questi modelli di attribuzione si basa su algoritmi di machine learning per assegnare il credito per una conversione tra vari touchpoint. Quale?

Il modello di attribuzione basato sui dati (Data-Driven Attribution, DDA) utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i percorsi di conversione reali e determinare il contributo effettivo di ciascun touchpoint. Questo approccio è più sofisticato perché considera l'impatto di ogni interazione, anziché seguire regole predefinite. Il modello "Primo clic" assegna tutto il credito al primo touchpoint, ignorando le interazioni successive. Il modello "Ultimo clic" attribuisce tutto il credito all'ultimo touchpoint prima della conversione, sottovalutando i touchpoint iniziali. Il modello "Decadimento temporale" assegna più credito ai touchpoint più vicini alla conversione, ma non si basa su un'analisi algoritmica del comportamento utente.