广告投放分析
基于 AE 数据分析平台，对广告投放效果进行全方位量化分析：渠道效率、转化漏斗、归因分析、留存质量和 ROI 核算。
运营分析游戏电商广告投放分析是 ThinkingAI 行业 Skill 库中的一项投放效果量化能力，帮助增长与运营团队从渠道效率、转化漏斗、归因贡献、留存质量到 ROI 核算，一站式完成广告投放全链路分析，把多模型组合的复杂操作沉淀为标准化流程。这正是 ThinkingAI「10 年行业经验沉淀为开箱即用 Skill」的体现。
media_source + campaign_id，在投计划 5 个对比拉完了。真正在烧钱的是消耗最大的两个计划：P1「爽点混剪」高 CTR 低留存，P5「老素材续投」已进入衰退期——两个加起来吃掉 58% 的预算，ROI 却都在回本线之下。某二次元卡牌游戏DEMO 近 30 天分计划数据如下。
一、分计划六维数据
| 计划 | 消耗占比 | CTR | CPI | D3 留存 | 付费率 | ROI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| P1 爽点混剪 | 28% | 4.2% | 6.8 元 | 11% | 0.6% | 0.71 |
| P2 剧情向素材 | 18% | 2.8% | 9.5 元 | 21% | 1.6% | 1.9 |
| P3 达人实拍 | 9% | 2.1% | 10.4 元 | 26% | 2.4% | 2.6 |
| P4 搜索关键词 | 15% | 3.1% | 8.2 元 | 19% | 1.4% | 1.5 |
| P5 老素材续投 | 30% | 2.4% | 7.6 元 | 17% | 1.1% | 0.94 |
三个信号：① P1 的 CTR 全场最高（4.2%），但 D3 留存只有 11%（大盘 19%）、激活→首付转化仅 8%——素材把「点击欲」拉满，吸来的却不是目标玩家；② P5 的 CTR 近 10 天累计下跌 21%，日耗仍在 8,000 元以上——衰退期素材没有停投机制；③ P3 达人实拍 CTR 只有 2.1%，但 7 日 LTV 比大盘高 46%——被「按 CTR 排预算」的逻辑压在 9% 的消耗上。
二、分计划 ROI 对比
按 CTR 排和按 ROI 排，队形完全颠倒：CTR 最高的 P1 是 ROI 垫底的计划，CTR 垫底的 P3 是 ROI 冠军。单看每个指标都有合理解释，放在一起结论就反过来了——问题不是素材不会做，是预算跟着 CTR 走而不是跟着回收走。
行业痛点
广告投放分析涉及事件分析、漏斗分析、归因分析、留存分析和 ROI 核算等多个模型，一个完整分析至少需要 4-5 个模型组合。分析师需要逐个搭建报告，渠道字段名、归因窗口、漏斗步骤等参数繁多，一次完整投放分析通常需要 2-3 天。不同分析师口径不统一，约 40% 的投放评估中会对同一渠道得出相反结论，导致预算误判。
核心价值
- 五大核心场景全覆盖：渠道效果概览、广告转化漏斗、归因分析、留存质量评估、ROI 核算
- 自动适配不同项目的渠道字段名（channel / utm_source / media_source），先查元数据再配置
- 归因分析支持首触、末触、线性三种模型，并根据业务场景推荐合适方式
- ROI 核算基于留存模型同时显示指标，自动计算 LTV 并与 CAC 对比输出回本判断
- 漏斗分析提供合理转化窗口建议，如点击到安装、安装到注册、注册到首付
适用场景
新批次买量后，需要快速评估各渠道效率和质量
广告转化链路存在明显流失，需要定位哪个节点问题最大
多个广告触点对最终转化贡献不明确，需要归因分析
某渠道用户留存质量偏低，需要对比不同渠道留存率和 LTV
计算各渠道 ROI，判断哪些渠道可以回本、哪些应暂停
实战案例
常见疑问
广告归因分析应该用哪种归因模型？
品牌认知投放用首触归因，效果导向投放用末触归因，多渠道长链路用线性归因。
归因窗口应该设多长？
移动端通常 7-30 天，游戏类偏长，电商类偏短，取决于产品决策周期。
ROI 核算和 LTV 分析有什么区别？
ROI 核算特指广告投放回本分析，会在留存模型中计算 LTV 后与 CAC 对比；LTV 分析更通用。
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