下列哪些歸因模式使用機器學習來評估個別客戶路徑？

「以數據為準」歸因模式利用機器學習演算法分析您帳戶的轉換資料，以判斷每個接觸點在客戶路徑中的實際貢獻。它會考量點擊順序、廣告素材、裝置、時間等因素，為每個接觸點分配部分功勞，提供最精確的轉換歸因。 「最終互動」模式僅將所有功勞歸因於轉換前的最後一次點擊。 「線性」模式將功勞平均分配給客戶路徑中的所有接觸點。 「時間衰減」模式會將更多功勞歸因於時間上更接近轉換的互動。 這些非數據導向的模式不使用機器學習，而是依賴預設規則來分配功勞。