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方法详情

区域配对建组—投放增量测量—置信下限调资法

将历史走势相近且外溢可控的美国区域配成实验组和对照组,比较投放前后差异,可以比点击归因更可靠地判断广告是否产生增量销售。
领域:数据分析广告投放方法、数据分析方法待人工复核待人工确认
可执行性
88
CEO:待人工复核

决策路径

系统审核结论

待人工复核

决定是否展示创建经营任务入口。

我的处理状态

待人工确认

只代表人工跟进意图,不会单独解锁创建入口。

下一步

先完成人工复核

先处理审核结论,别把人工标记误当成任务入口。

来源

平台:GitHub开源工作流

作者/项目:Google / Matched Markets

去重使用的来源链接:

https://github.com/google/matched_markets

适用范围

市场:US

平台:淘宝、拼多多(参考Google区域实验方法迁移)

类目:母婴, 家居日用, 食品, 非电子消费品

审核分解

来源可信度:18/20

步骤清晰度:21/25

结构化程度:18/20

边界清晰度:14/15

执行可行性:17/20

我的处理状态

当前:待人工确认。处理状态用于记录人工判断;是否能创建经营任务,仍以页面上方“系统审核结论”为准。

下一步:先处理系统审核结论

当前 CEO 审核状态是「待人工复核」。只有标记为「可创建任务」的方法才会展示创建入口。

去方法审核队列处理查看可创建任务的方法

如果这个方法已经人工确认可执行,需要在审核队列把 CEO 审核结论推进到「可创建任务」;只改下方人工决策状态不会打开创建入口。

CEO 审核结论

因果测量价值高且流程可编码,但淘宝、拼多多是否提供足够的美国地域定向与汇总数据需要先人工确认。

适合创建实验设计助手,自动完成数据完整性检查、候选区域配对、功效诊断和结果估计;投放启停及预算调整必须由负责人审批。

执行步骤

  1. 1.明确主指标为增量贡献毛利或增量有效订单,并登记实验周期、预算和停止条件。
  2. 2.按美国区域聚合历史订单、广告花费、价格、促销和库存数据,剔除数据稀疏区域。
  3. 3.使用实验前销量相关性、规模和波动性筛选候选配对,并检查区域间广告和内容外溢。
  4. 4.随机指定处理与对照角色;实验期间除待测广告外保持价格、库存和促销策略一致。
  5. 5.实验前完成可检测效果与预算评估,样本不足时不启动。
  6. 6.实验后估计增量销售、增量毛利、置信区间和iROAS。
  7. 7.仅当增量毛利置信下限高于成本护栏时增加预算;结果不确定则延长或重设计实验。

判断指标

  1. 1.增量有效订单
  2. 2.增量贡献毛利
  3. 3.iROAS
  4. 4.置信区间宽度
  5. 5.实验前拟合误差
  6. 6.区域污染率
  7. 7.退款后增量收入

输入数据要求

  1. 1.美国区域级日订单与销售额
  2. 2.区域级广告花费和曝光
  3. 3.商品毛利与退款
  4. 4.价格、促销和库存事件
  5. 5.足够长的实验前基线
  6. 6.平台可用的地域定向能力

排除规则

  1. 1.排除Electronics和High-return fashion。
  2. 2.区域样本稀疏、历史走势不稳定或无法形成可比对照时不得启动。
  3. 3.同期存在全国性大促、严重缺货、重大调价或其他不可隔离营销时不得判定因果。
  4. 4.不得以平台末次点击ROAS替代实验增量指标。
  5. 5.不得因一次未达显著性便永久停投,也不得在实验中途反复查看并随意停止。
  6. 6.单一区域结果不得未经复验推广至全部美国市场。

风险与适用边界

  1. 1.淘宝、拼多多的地域广告控制和美国消费者覆盖可能无法达到来源工作流的实验条件。
  2. 2.跨区购买、自然搜索和达人传播会污染对照组。
  3. 3.小预算或低频订单会导致置信区间过宽。
  4. 4.来源是统计实验工具,不代表平台官方认可的归因口径。

来源摘要与执行说明

Matched Markets仓库提供地理实验设计与分析代码,贡献了候选区域筛选、区域配对、预算与实验时长评估、处理组和对照组设计以及增量效果分析步骤。迁移到淘宝、拼多多时,可使用平台可获得的省州、城市或人群地域汇总数据,但站内定向粒度和跨区购买会限制实验有效性。

输出格式:输出实验设计卡、区域配对、样本量诊断、增量订单、增量毛利、iROAS、置信区间、污染检查和调资建议。

执行示例:选择历史母婴用品销量走势相近的美国区域组合,在处理区增加站内关键词广告、对照区维持原预算;实验结束后用退款后毛利计算iROAS,只有其置信下限超过1.2才提交扩量建议。