Название ИИ не гарантирует полноту данных или правильность оценённого вклада. Отчёт о зачёте сам по себе не доказывает дополнительные продажи, вызванные кампанией.
Заведомо вымышленный пример
В таблице 100 вымышленных заказов и два распределения зачёта, выбранные вручную. Это не наблюдения клиентов и не результаты реального алгоритма. Каждый столбец даёт 100 единиц зачёта для одних и тех же заказов.
| Канал | Распределение A | Распределение B |
|---|---|---|
| Социальные сети | 20 | 40 |
| Органический поиск | 30 | 40 |
| Электронная почта | 50 | 20 |
| Итого | 100 | 100 |
Понимать, что меняется
Второе распределение повышает зачёт одних каналов и снижает других, не создавая ни одного дополнительного заказа. Эти веса — не коэффициенты конверсии и не меры прироста. Результат без кампании в этом примере неизвестен.
Требовать подходящей проверки
Изучите охват, стабильность, предположения и экспериментальные данные модели. Для оценки прироста нужен подходящий причинный дизайн с контролем, учётом взаимного влияния групп и неопределённости. Отделяйте выход модели от бюджетного решения и его проверки.