データドリブン アトリビューションが動作するプロセスについて、どのように説明しますか。

データドリブンアトリビューション（DDA）は、アカウントの過去のデータ（コンバージョン経路やユーザー行動など）を機械学習で分析し、コンバージョンに至るまでの各広告タッチポイント（検索、YouTube、ディスプレイなど）の実際の貢献度を算出します。これにより、最も影響力の高かったタッチポイントに適切な貢献度を割り当て、広告費の最適化を可能にします。 選択肢1は、国や地域という限定的な視点であり、DDAの包括的な分析プロセスを正確に説明していません。選択肢2は、任意の基準という曖昧な表現で、DDAのデータに基づいた客観的な評価とは異なります。選択肢4は、静的なロジックや定数値の割り当てという点で、DDAの動的で学習に基づくアプローチと矛盾します。