机器学习归因（Machine Learning Attribution）

机器学习算法利用先进的数据挖掘技术，如线性和非线性回归、合作博弈论和其他数据挖掘方法，分析触点对受众转化的贡献，以尽可能公平的方式分配转化功劳。它着眼于所有接触点以及它们对于推动增量价值的作用，同时关注基线转化、转化路径和未转化路径。

机器学习归因通常被认为是最公平的归因模型，但由于其算法的黑匣子性质而受到很多营销组织的抵制，尤其是不熟悉该模型的归因方法和数据处理方式的营销组织。大多数归因解决方案供应商会利用自己的专有数据科学方法，并结合自己的行业经验，为客户提供最优的归因方案。