コンバージョン モデリングの主なメリットの例は、次のうちどれですか。

コンバージョンモデリングは、プライバシー保護技術の進化により測定できなくなったコンバージョンを、機械学習を用いて予測・補完する技術です。これにより、データが不足している状況でもコンバージョン全体をより正確に把握できるようになります。その結果、キャンペーンのパフォーマンスが向上し、入札戦略が最適化され、より効果的なマーケティング活動が可能になります。 他の選択肢が誤りである理由は以下の通りです。 コンバージョンモデリングはプライバシーへの配慮を不要にするものではなく、プライバシーを保護しつつ測定のギャップを埋めるものです。 コンバージョンの一部を広告インタラクションと簡単に関連付けできる場合でも、モデリングはより包括的なデータを提供します。 コンバージョンモデリングは万能な測定方法ではなく、ユーザー行動やデータの変化に適応して継続的に改善される必要があります。