मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी
मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी की मदद से, प्राइवसी सैंडबॉक्स इंटिग्रेशन के असर को समझा जा सकता है.
इसके लिए, पुराना डेटा इस तरह दिखाया जाता है कि
उसे Attribution Reporting API
की मदद से इकट्ठा किया गया हो. इसकी मदद से, मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी के नतीजों से अपने पुराने कन्वर्ज़न नंबर की तुलना की जा सकती है. इससे यह पता लगाया जा सकता है कि रिपोर्टिंग कितनी सटीक हो सकती है. मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके भी, एग्रीगेशन की अलग-अलग कुंजी स्ट्रक्चर और बैचिंग रणनीतियों के साथ प्रयोग किया जा सकता है.
साथ ही, मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी की रिपोर्ट पर अपने ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल को ट्रेनिंग दी जा सकती है,
ताकि मौजूदा डेटा के आधार पर अनुमानित परफ़ॉर्मेंस की तुलना की जा सके.
ज़्यादा जानने के लिए, मेज़रमेंट सिम्युलेशन लाइब्रेरी के डिज़ाइन से जुड़ा प्रस्ताव पढ़ें.
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आखिरी बार 2024-09-03 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-09-03 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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"]]
