通过利用我们作为MMP收集的其他数据集，Singular开发了能改进SKAdNetwork数据集的 估计和统计算法。 我们使用广告支出、IDFA和应用内事件数据来估计群组指标，例如d7和d30收入。
现有SKAdNetwork转化模型能有效影响估计 - 更佳的模型能创造更准确的数据集，而此准确度能提供更准确的估计群组指标。
针对每个指标，Singular会提供置信区间，以帮助营销人员评估准确性，并在营销广告做出明智的优化决策。
举个例子：
- 有一位营销人员在他们的转化模型使用24小时测量周期。
- 在首次调用SKAdNetwork时开始的第一个24小时窗口结束时，每个iOS设备将获得一个额外的随机计时器。之后，Singular将收集所有转化值。此转化值会通过SKAdNetwork进行编码，并由广告渠道发送给Singular。
- 之后Singular会将转化值解码为原始指标，例如收入。在这个阶段，收入不是群组数据
- 接下来，Singular将使用原始收入指标估计d7收入。每个值都将提供一个置信区间，使营销人员能够获得准确性。
- 例如，当以10美元的置信区间估计100美元时，这意味着我们估计d7收入为100美元，准确率为90%！