Вы владелец ресторана 'Аполлон' в Екатеринбурге. Пользователь несколько раз переходит на ваш сайт по объявлениям, показанным по поисковым запросам 'ресторан аполлон', 'ресторан в екатеринбурге', 'ресторан в екатеринбурге 3 звезды' и 'ресторан аполлон в екатеринбурге 3 звезды'. При этом клиент бронирует столик после того, как нажал на рекламу по запросу 'ресторан аполлон в екатеринбурге 3 звезды'. Если используется модель атрибуции на основе данных, какой ключевой фразе будет присвоена ценность конверсии?

Модель атрибуции на основе данных (Data-Driven Attribution, DDA) распределяет ценность конверсии между всеми точками взаимодействия на пути пользователя, основываясь на их реальном влиянии на конверсию. Она использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных аккаунта и определения, какие ключевые фразы, объявления и другие факторы наиболее значимы для достижения конверсии. В данном случае, поскольку пользователь взаимодействовал с несколькими запросами перед конверсией, DDA присвоит некоторую долю ценности каждой ключевой фразе пропорционально ее вкладу. Первый и последний клик неверны, так как DDA не присваивает 100% ценности одному взаимодействию, в отличие от моделей "первый клик" или "последний клик". Равные доли также неверны, поскольку DDA учитывает разную важность взаимодействий, а не просто делит ценность поровну.