Analysesimulationsbibliothek
Mithilfe der Measurement Simulation Library können Sie die Auswirkungen Ihrer Privacy Sandbox-Einbindung nachvollziehen, indem Verlaufsdaten so dargestellt werden, als würden sie von der Attribution Reporting API erfasst. Auf diese Weise können Sie Ihre bisherigen Conversion-Zahlen mit den Ergebnissen der Measurement Simulation Library vergleichen, um zu sehen, wie sich die Genauigkeit der Berichte ändern kann. Sie können die Measurement Simulation Library auch verwenden, um mit verschiedenen Aggregationsschlüsselstrukturen und Batching-Strategien zu experimentieren und Ihre Optimierungsmodelle anhand von Measurement Simulation Library-Berichten zu trainieren, um die prognostizierte Leistung mit Modellen auf der Grundlage aktueller Daten zu vergleichen.
Weitere Informationen finden Sie im Designvorschlag zur Analysesimulationsbibliothek.
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Zuletzt aktualisiert: 2024-09-03 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2024-09-03 (UTC)."],[[["The Measurement Simulation Library uses historical data to demonstrate how the Privacy Sandbox's Attribution Reporting API might impact your conversion tracking."],["By comparing current data with simulated reports, you can assess potential changes in reporting accuracy."],["The library enables experimentation with different aggregation keys and batching strategies to optimize campaign performance."],["You can train optimization models using simulated data for comparing projected performance against existing models based on current data."]]],["The Measurement Simulation Library allows users to analyze the impact of Privacy Sandbox integration. It simulates Attribution Reporting API data using historical information, enabling comparison of past conversions with simulated results. This allows for assessment of reporting accuracy changes. Users can also test varied aggregation key structures and batching strategies. Finally, the library can be used to train optimization models, allowing performance comparison between models using simulated data and those relying on existing data.\n"]]
