Google 運用模擬功能來預估無法直接觀測的線上轉換。基於使用者隱私、技術限制，或是在使用者切換裝置等情況下，模擬功能可以準確執行轉換歸因分析，而且無須識別使用者的身分。納入模擬轉換有助於 Google 提供更準確的報表、最佳化廣告活動，並提升自動出價的成效。
模擬轉換的運作方式
Google 的模型會在直接觀測到和非直接觀測到的轉換之間找出趨勢。舉例來說，假設歸因於某個瀏覽器的轉換與其他瀏覽器的未歸因轉換相似，機器學習模型就會預測出整體的歸因情形。接著，系統會依據預測結果更新已記錄的轉換，藉此納入模擬轉換和觀測到的轉換。
Google 的轉換模擬方法
確認準確度並發布異動
預留驗證是一種機器學習最佳做法，可以維持 Google 模型的準確度。系統會預留並拆分一部分觀測到的轉換 (驗證資料)，然後比較經過模型模擬的驗證資料與未模擬的驗證資料。系統將利用驗證結果找出不準確的資料，並進一步微調模型。如果這可能會對您的資料造成大幅影響，Google 就會發布模型異動通知。
維持嚴謹的報告資料標準
只有在對品質相當有把握的情況下，系統才會納入模擬轉換。如果流量不足而無法為模型提供資訊，模擬轉換就不會歸因於廣告互動。如果使用 Google Analytics (分析)，則模擬轉換會歸因於「直接」管道。這種做法可以彌補 Google 的觀測能力缺失，同時也能避免過度預測。
為商家量身打造
Google 會另外為您的資料套用更加通用的模擬演算法，藉此呈現出貴商家獨有的業務情況與客戶行為。
避免識別個別使用者的身分
Google 不允許使用指紋或其他方式識別個別使用者的身分，而是會匯總資料 (例如歷來轉換率、裝置類型、時段和地理區域)，進而預測特定廣告互動促成轉換的可能性。
