AI라는 이름은 완전한 데이터나 올바른 기여 추정을 보장하지 않습니다. 크레딧 보고서만으로 캠페인이 만든 추가 판매를 입증할 수 없습니다.
의도적으로 만든 가상 예시
표는 가상 주문 100건과 수작업으로 정한 두 가지 크레딧 배분입니다. 고객 관측값이나 실제 알고리즘 출력이 아닙니다. 같은 주문에 대해 각 열의 합은 크레딧 100단위입니다.
| 채널 | 배분 A | 배분 B |
|---|---|---|
| 소셜 미디어 | 20 | 40 |
| 자연 검색 | 30 | 40 |
| 이메일 | 50 | 20 |
| 합계 | 100 | 100 |
무엇이 바뀌는지 이해하기
두 번째 배분은 일부 채널의 크레딧을 늘리고 다른 채널은 줄이지만 추가 주문을 만들지 않습니다. 가중치는 전환율이나 증분 효과의 측정값이 아닙니다. 이 예시에서는 캠페인이 없을 때의 결과가 알려져 있지 않습니다.
적절한 검증 요구하기
모델의 범위, 안정성, 가정과 실험 근거를 검토합니다. 증분 효과 연구에는 대조군과 집단 간 간섭 및 불확실성을 고려한 적절한 인과 설계가 필요합니다. 모델 출력과 예산 결정 및 그 검증을 구분합니다.