Ölçüm Simülasyonu Kitaplığı
Ölçüm Simülasyon Kitaplığı, geçmiş verileri Attribution Reporting API tarafından toplanmış gibi sunarak Özel Korumalı Alan entegrasyonunuzun etkisini anlamanıza yardımcı olur. Bu sayede, raporlama doğruluğunun nasıl değişebileceğini görmek için geçmiş dönüşüm sayılarınızı Ölçüm Simülasyonu kitaplığı sonuçlarıyla karşılaştırabilirsiniz. Ölçüm Simülasyon Kitaplığı'nı kullanarak farklı toplama anahtarı yapıları ve toplu stratejilerle denemeler yapabilir ve tahmini performansı, mevcut verileri temel alan modellerle karşılaştırmak için Ölçüm Simülasyonu Kitaplık raporlarıyla optimizasyon modellerinizi eğitebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için Ölçüm Simülasyonu Kitaplığı tasarım teklifini okuyun.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-09-03 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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"]]
