过时且被许多人认为不公平的 最

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路径中的设备数量增加，跟踪交易的过程变得越来越不准确。 后点击 归因方法，即奖励交易结束前的最后一个接触点，只会通过忽略所有其他为将客户引入购物车做出贡献的合作伙伴而使问题变得更加复杂。 例如：用户可以在手机上点击电子邮件，在平板电脑上看到展示广告，最后在台式电脑上通过搜索引擎访问网站并进行购买。在 最后点击获胜 归因模型中，只有搜索引擎中赞助链接的作者才会收到佣金。 获取有关哪个渠道对销售做出贡献以及贡献。

程度的信息变得越来越困难。很难在不同设备上识别用户。 整个购买路径的整体视图，考虑到所有 伊朗电报号码列表 接触点（用户与广告 产品 品牌接触的点），使您能够奖励​​每个为产生足够的销售额做出贡献的人。 单一设备转化份额与跨设备转化份额： 当没有用户使用的所有设备的信息时，很容易想象可能做出的所有错误假设。 所谓的方法有两种跨设备跟踪 确定性和基于概率 概率性。 确定性模型基于 单点登录 （用户必须始终登录），使用广告商自己的数据，其特点是准确率高达 。例如， 使用该解。



决方案，为其广告商提供按单个设备细分的广告效果报告。 概率模型的准确度要低得多 。它涉及根据匿名数据（与特定用户无关）估计单个设备上发生操作的概率。例如，谷歌就使用该解决方案，它可以指示各个设备的份额，但该数据与特定用户无关。这种模式仅适用于选定的广告商，例如航空公司，它们可以根据该行业特定的数据来识别用户：航站楼、目的地、预订时间等。这种方法虽然不如确定性那么准确，但不需要一个平台有自己的数据。所以它更具有普遍性。