广告投放分析
基于 TE 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。
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
1
新批次买量后，需要快速评估各渠道效率和质量
2
广告转化链路存在明显流失，需要定位哪个节点问题最大
3
多个广告触点对最终转化贡献不明确，需要归因分析
4
某渠道用户留存质量偏低，需要对比不同渠道留存率和 LTV
5
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
某游戏项目 · 6 月投放效果评估
项目投放 3 个渠道。Skill 先用事件分析按渠道拆分曝光、点击、安装、注册、付费金额，发现渠道 A 注册量最高但付费率低；再用漏斗分析发现渠道 A 注册到付费转化率仅 8%，渠道 C 为 22%；归因分析显示渠道 A 触点贡献度仅 15%，渠道 C 为 45%；最终判断渠道 A 预估无法回本，渠道 C D60 可回本。
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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