Mit ad hozzá valójában az egyes csatorna, és hová megy a következő euró

Hogyan működik a modell

A modell egy napi KPI-t magyaráz: a bevételt, a hirdetési költés előtti hozzájárulást vagy az új vásárlókat, hirdetési platformonként akár két évnyi költéssel. Figyelembe veszi a trendet, a hét napját, az éves szezont, a kedvezményeket, a Black Friday-től a Cyber Mondayig tartó időszakot és a saját akciónaptáradat. Minden csatornának van áthúzódása (adstock) és telítettségi görbéje. Magában a ROASaurusban illesztjük, és hetente újratanítjuk; az utolsó 14–28 napot félretesszük, hogy mérni tudjuk, mennyire jól jósol.

Csatornánként látod az inkrementális eladást, az iROAS-t, a válaszgörbét a sávjával, a következő 10% költés marginális ROAS-át, azt a napi költést, amelynél a görbe eléri a maximumának 80%-át, és az áthúzódást felezési időként napokban. Az oldal azt is mutatja, hogy az eladások mekkora részét hajtják a hirdetések, és hogy a modell mennyire illeszkedik a tényleges eladásokhoz.

Költségvetés-optimalizáló

Add meg egy időszak költségvetését, és ha szeretnéd, csatornánként egy minimumot és maximumot. Az optimalizáló úgy osztja el, hogy a lehető legtöbb eladást vagy a hirdetési költés utáni legtöbb profitot hozza, és az eredményt összeveti a mai mixszel ugyanannyi költségvetésnél. A költségvetés 50–200%-ánál is megmutatja az eredményt, így látod, mit hoz minden további lépés, és jelzi azokat az elosztásokat, amelyek jóval meghaladják azt, amit egy csatorna valaha költött.

Inkrementalitási tesztek

• Geo-lift tesztek: a tervező olyan tesztországokat vagy -régiókat választ, amelyeket a többi régióból épített szintetikus kontroll jól megjósol, az erőanalízis pedig megmondja, mekkora a legkisebb lift, amelyet 14–56 nap alatt ki tudsz mutatni. Utána megkapod a liftet 90%-os intervallummal, a p-értéket és az iROAS-t.
• Be/ki tesztek: egy szüneteltetett vagy bekapcsolt csatorna, mindenhol vagy egyes országokban.
• Platformos lift tanulmányok: a Meta, a Google és a TikTok conversion lift eredményei, kézzel megadva.

A tesztek kalibrálják a modellt: egy pontos teszt a csatorna görbéjét az eredménye felé húzza, egy bizonytalan alig mozdítja. A kalibrációs oldal bármely attribúciós modell mellé állítja a modellt, így egy kampányhoz attribúcióval rendelt bevételt átszorozhatod a csatornája inkrementalitási tényezőjével.

Költési görbék és napi költségvetési tanács

Minden kampány saját előzményeiből költési görbe lesz: az egyes napok költése a hozzá jóváírt rendelésekkel szemben. A mai költségvetésnél a ROASaurus leolvassa a marginális CPA-t, a marginális CAC-t, a marginális ROAS-t és POAS-t, valamint a marginális LTV POAS-t, amely hozzáadja azt, amit az új vásárlók a megtérülési célodon belül újra megvásárolnak. Minden reggel minden kampány skálázd, tartsd vagy csökkentsd jelzést kap, javasolt napi költségvetéssel, amely egyszerre legfeljebb egy lépést (alapértelmezés szerint 20%-ot) mozdul.

Kinek szól

Több csatornán hirdető márkáknak, amelyek tudni akarják, melyik költés inkrementális, és nem csak azt, hogy melyik hirdetés kapja az utolsó kattintást. Ugyanezek a számok megvannak az Ask AI-ban és az MCP-szerverben, a heti akciótervben és az Autopilotban.

Korlátok

• A modellnek legalább 120 napnyi, változó költésű előzményre van szüksége. Kevesebbnél elmagyarázza, mi hiányzik, ahelyett hogy találgatna.
• Csak abból tanul, hogyan változott a költés az időben: a mindig együtt mozgó csatornák nem választhatók szét teljesen, és a látottnál jóval nagyobb költés extrapoláció.
• Az intervallumok közelítik a bayesi illesztést; nem teljes bayesi illesztésről van szó.