哪種歸因模式會透過使用機器學習演算法，為不同接觸點發生的轉換分配功勞？

以數據為準歸因模式（Data-Driven Attribution, DDA）是唯一一種透過機器學習演算法，分析所有轉換路徑和非轉換路徑的數據，來判斷每個接觸點對轉換的實際貢獻，並據此分配功勞的模式。它會根據您帳戶的獨特數據來建立自訂模型。 最終點擊歸因模式將所有功勞歸因於轉換前的最後一次點擊。最初點擊歸因模式將所有功勞歸因於轉換路徑中的第一次點擊。時間衰減歸因模式則會給予距離轉換發生時間最近的接觸點較多的功勞，功勞隨著時間推移而衰減，但這些模式都不使用機器學習。