次のアトリビューション モデルのうち、機械学習アルゴリズムを使用してコンバージョンのクレジットを複数の異なるタッチポイントに配分しているのはどれですか。

データドリブンアトリビューションモデルは、機械学習アルゴリズムを利用して、コンバージョンパス上の各タッチポイントの貢献度を動的に評価し、クレジットを配分します。これは、個々のコンバージョンデータに基づいてモデルが学習するため、ビジネス固有のパターンを反映した、より正確なクレジット配分が可能です。 減衰モデルは、コンバージョンに近いタッチポイントに多くのクレジットを与えますが、機械学習は使用しません。ファーストクリックモデルは最初のタッチポイントに、ラストクリックモデルは最後のタッチポイントにすべてのクレジットを与え、これらも機械学習は使用しません。