機械学習を使用して個々の顧客の経路を評価するのは、次のアトリビューション モデルのうちどれですか。

データドリブンアトリビューションは、機械学習アルゴリズムを使用して、コンバージョンに至るまでの個々の顧客の経路を分析し、各タッチポイントの貢献度を評価します。これにより、広告主はより正確なデータに基づいて予算配分を最適化できます。 終点アトリビューションは、コンバージョン直前の最後のインタラクションにすべての貢献を割り当てます。線形アトリビューションは、コンバージョン経路上のすべてのインタラクションに均等に貢献を割り当てます。減衰アトリビューションは、コンバージョンに近いインタラクションほど貢献度を高く評価します。これらのモデルは機械学習を使用せず、事前に定義されたルールに基づいて貢献度を割り振ります。