Thư viện mô phỏng đo lường
Thư viện mô phỏng đo lường giúp bạn hiểu tác động của việc tích hợp Hộp cát về quyền riêng tư bằng cách trình bày dữ liệu trong quá khứ như thể dữ liệu này được Attribution Reporting API thu thập. Nhờ đó, bạn sẽ so sánh được số lượt chuyển đổi trước đây với kết quả từ Thư viện mô phỏng đo lường để xem độ chính xác của báo cáo có thể thay đổi như thế nào. Bạn cũng có thể dùng Thư viện mô phỏng đo lường để thử nghiệm nhiều cấu trúc khoá tổng hợp và chiến lược gộp nhóm, đồng thời huấn luyện các mô hình tối ưu hoá về báo cáo trong Thư viện mô phỏng đo lường để so sánh hiệu suất dự kiến với các mô hình dựa trên dữ liệu hiện tại.
Hãy đọc đề xuất thiết kế của Thư viện mô phỏng đo lường để tìm hiểu thêm.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-09-03 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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"]]