アルゴリズムアトリビューション

Analysis Workspace のアルゴリズムアトリビューションモデルは、統計的な手法を使用して、レポートまたはフリーフォームテーブルのディメンション項目にクレジットを割り当てるという点で、他のモデルとは異なります。Analysis Workspace 内の他のすべてのアトリビューションモデルと同様に、任意のディメンションまたは指標で使用でき、無制限のセグメント化と分類をサポートし、コンバージョンの 100% をテーブル内のディメンション（「分数」アトリビューションとも呼ばれます）に分配します。

アトリビューションに使用されるアルゴリズムは、協同ゲーム理論のハルサニ配当に基づきます。ハルサニ配当は、結果への貢献度が等しくないゲーム内のプレーヤー間でクレジットを分配するためのシャープレイ値ソリューション（ノーベル賞受賞者のエコノミスト、ロイドシャープレイにちなんで名付けられました）の一般化です。

高いレベルでは、各タッチポイントのコンバージョンクレジットのアトリビューション計算では、ルックバックウィンドウ内の各マーケティングタッチポイントを、剰余を均等に配分する必要のあるプレーヤーの連合とみなします。各連合の余剰分配は、各サブ連合（または以前に参加したディメンション項目）によって以前に再帰的に作成された余剰に従って決定されます。詳しくは、John Harsanyi と Lloyd Shapley の元の論文を参照してください。

• Shapley, Lloyd S. (1953).A value for n-person games.Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
• Harsanyi, John C. (1963).A simplified bargaining model for the n-person cooperative game.International Economic Review 4(2), 194-220.