AI标签不保证数据完整或贡献估计正确。贡献分配报告不能单独证明由活动带来的额外销售。
明确的虚构示例
表格表示100个虚构订单，以及两种手工选定的贡献分配。这不是客户观测数据，也不是真实算法的输出。对于相同订单，每列合计100个贡献单位。
| 渠道 | 分配A | 分配B |
|---|---|---|
| 社交媒体 | 20 | 40 |
| 自然搜索 | 30 | 40 |
| 电子邮件 | 50 | 20 |
| 合计 | 100 | 100 |
理解变化的对象
第二种分配增加部分渠道的贡献，减少其他渠道的贡献，但不会增加任何订单。这些权重不是转化率，也不是增量效果指标。本例并不知道没有活动时会发生什么。
要求适当验证
审查模型的覆盖范围、稳定性、假设及实验证据。研究增量效果需要适当的因果设计、对照，并考虑组间干扰与不确定性。区分模型输出、预算决策及其验证。