AI 营销分析：解释结果但不编造原因

核心观点

AI 生成的分析必须区分已测得的变化和对变化原因的假设。

明确指标、周期和数据负责人，校验导出数据与缺失值，并用可靠工具计算。先要求描述观察，再列出可能解释及必要核查，保留计算过程以供复核。

核对总量、分母和日期范围。相关性不等于因果关系。除写作时间外，还要衡量纠错成本及对决策的帮助。

确定报告应回答的运营问题：哪里值得调查、哪个细分群体需要关注，或测量是否可信。先定义分析单位，不能随意把广告系列、客户和会话相互替换。

选两个可比周期，与来源核对总数。按渠道或产品组等有意义维度拆解一项重要变化。让模型基于已校验数字写三条观察，再为每条提出替代解释和区分它们所需的额外数据。

交付简明调查记录：变化、绝对数量、受影响群体、可能解释、待做检查、负责人和复查日期。附上可复算的计算表，清楚标出近期或不完整周期。

流量构成变化时，总体改善可能掩盖细分恶化。同时检查合计与细分结果，尤其在转化定义或追踪覆盖改变时，不要仅凭混合平均值重新分配投入。

用四个虚构广告系列、两个对等周期的 CSV 数据，演示数据校验、指标重算和分析说明。

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