以数据为依据的归因是如何运作的？
它会确定特定接触点的优先级，并应用静态逻辑为转化路径上的接触点分配一个常量值。
它会随机分配功劳且可能影响优化，尤其是在利用自动出价数据时。
它使用特定于国家或地区的数据将功劳专门分配给整个搜索网络中多个一致的广告接触点。
它以帐号的历史数据为依据，将功劳分配给搜索网络、YouTube 和展示广告网络中效果最显著的广告接触点。
解析
正确答案解析 - 以数据为依据的归因（Data-Driven Attribution, DDA）是一种高级归因模型，它使用机器学习来分析您帐号独有的转化路径。 - 它并非基于静态规则，而是利用您帐号的历史数据，比较已转化和未转化用户的路径，从而确定哪些广告互动对促成转化贡献最大。 - 该模型能够跨网络（包括搜索、YouTube、展示广告等）为最有影响力的接触点动态地分配转化功劳。
错误选项分析 - “静态逻辑”和“常量值”描述的是最终点击、首次点击等基于规则的模型，这与DDA的动态、机器学习特性相反。 - DDA 是基于数据而非随机分配，并且它能为自动出价提供更精确的信号，从而提升而非影响优化效果。 - DDA 的核心是分析帐号自身数据，而非宽泛的国家/地区数据，且其适用范围不限于搜索网络。