關於以規則為準歸因模式的敘述，下列何者正確？

以規則為準歸因模式（Rule-based attribution models）會使用預設的靜態邏輯來分配轉換價值。例如，線性模式會將價值平均分配給所有接觸點，而首次互動模式則將所有價值歸因於第一個接觸點。這些模式的規則是固定的，不會根據數據動態調整。 選項「涵蓋轉換和非轉換路徑」是資料導向歸因模式的特性，它會分析所有路徑。選項「是 Google 歸因產品中最先進的分析模式」和「會以演算法評估個別客戶路徑」都描述了資料導向歸因模式（Data-driven attribution models），這是一種更複雜的歸因模式，它利用機器學習來分析實際數據，為每個接觸點分配部分轉換功勞，而非採用靜態規則。