Jeden z tych modeli atrybucji wykorzystuje algorytmy systemów uczących się przy przypisywaniu udziału w konwersji do poszczególnych punktów styczności z klientem. Który?

Model atrybucji oparty na danych (Data-Driven Attribution) wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy ścieżek konwersji i przypisywania udziału każdemu punktowi styku. Algorytmy te uwzględniają wiele czynników, takich jak kolejność interakcji, typ interakcji i czas do konwersji, aby określić rzeczywisty wpływ każdego kanału. W przeciwieństwie do niego, model Ostatnie kliknięcie przypisuje 100% wartości konwersji ostatniemu kliknięciu, Pierwsze kliknięcie – pierwszemu, a Spadek udziału z upływem czasu przypisuje większą wagę interakcjom bliższym konwersji, ale wszystkie te modele są oparte na predefiniowanych regułach, a nie na dynamicznej analizie danych.