AIという名称はデータの完全性や推定した貢献の正しさを保証しません。配分レポートだけでは、キャンペーンが生んだ追加売上は証明できません。
意図的な架空例
表は架空の注文100件と、手作業で選んだ二つの貢献配分を示します。顧客の観測値でも実在するアルゴリズムの出力でもありません。同じ注文に対し、各列の合計は貢献100単位です。
| チャネル | 配分A | 配分B |
|---|---|---|
| ソーシャルメディア | 20 | 40 |
| 自然検索 | 30 | 40 |
| メール | 50 | 20 |
| 合計 | 100 | 100 |
変わるものを理解する
配分Bは一部チャネルの貢献を増やし、他を減らしますが、注文を一件も増やしません。重みはコンバージョン率や増分効果の指標ではありません。この例ではキャンペーンなしの結果は不明です。
適切な検証を求める
モデルのカバレッジ、安定性、仮定、実験的根拠を確認します。増分効果の検証には対照を設け、群間干渉と不確実性を考慮した因果設計が必要です。モデル出力、予算判断、その検証を区別します。