Google의 '모델링 된 전환'과 Branch의 예측 모델링의 차이점은 무엇입니까?

Even though Google's 'modeled conversions' and Branch's Predictive Modeling (PREM) might sound similar, they're totally different under the surface.

Branch의 PREM 시스템은 이벤트(광고 클릭 + 앱 설치)를 감시하여 어트리뷰션 목적으로 특정 일치 항목을 식별합니다. 이를 위해서는 이벤트 메타데이터(즉, IP 주소, 유저 에이전트)가 필요하며, 광고 어트리뷰션 목적으로 사용할 때 Apple의 ATT 정책에 따라 사용자가 옵트인해야 합니다.

Google의 모델링에는 해당 데이터가 필요하지 않습니다. 그들은 이것이 어떻게 작동하는지 논의하지 않지만, 그들은 이미 접근 할 수있는 데이터만을 기반으로 한 클릭 투 설치 비율을보고 (완전히 Apple의 관점을 벗어난) 비율을 추정하는 것과 같은 일을하고있을 것입니다. 그들의 '모델링 된'숫자.