Welche der folgenden Google Analytics-Funktionen stützt sich auf Machine Learning, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen?
- Conversion-Modellierung
- Conversion-Tracking-Zeitraum
- Conversion-Pfade
- Conversion-Ereignisse
Erläuterung:
Die Funktion, die sich auf Machine Learning stützt, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen, ist die Conversion-Modellierung. Diese Funktion verwendet komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens, um das Verhalten von Nutzern zu analysieren und Conversions zu modellieren, die nicht direkt beobachtet werden können. Dies ist besonders nützlich, wenn es schwierig ist, direkte Conversion-Daten zu erfassen, beispielsweise wenn Conversions über mehrere Interaktionen hinweg stattfinden oder wenn es eine Verzögerung zwischen der Interaktion eines Nutzers und der eigentlichen Conversion gibt. Durch die Anwendung von Machine Learning kann Google Analytics diese versteckten Conversions genauer erfassen und messen, indem es verschiedene Datenpunkte und Interaktionen berücksichtigt, um das Verhalten der Nutzer zu modellieren und die Wahrscheinlichkeit einer Conversion zu berechnen. Die anderen genannten Funktionen wie Conversion-Tracking-Zeitraum, Conversion-Pfade und Conversion-Ereignisse bieten zwar auch verschiedene Möglichkeiten zur Analyse von Conversions, jedoch nicht auf der Grundlage von Machine Learning-Algorithmen zur Modellierung von versteckten Conversions. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Conversion-Modellierung’, da sie die spezifische Funktion beschreibt, die Machine Learning-Algorithmen verwendet, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen.