GooseCabbage
キャリブレーションライブ・予測と実績

予測の価値は、あくまで の実績。

配信前に確信めいた数値を示すことは誰にでもできます。しかし、私たちは他社がほとんどやらないことに取り組みます。キャンペーンの配信開始後、クリック数、コンバージョン、コストなど、予測値と実際の結果を比較し、その乖離を可視化します。

キャリブレーションは、シミュレーションが予算を任されるに足る信頼を勝ち取るためのプロセスです。

キャリブレーションカード精度92%
順位相関
0.81
スピアマン
平均誤差
0.4pp
CTRに
バイアス
+0.1pp
ややホット
指標予測実績
  • クリック率4.2%3.9%
  • コンバージョン率2.8%3.1%
  • コンバージョン単価$41$44
試す

期間を変更し、予測と実績が一致する様子をご覧ください。

信頼度カードは、選択した期間における各予測と実際の結果の一致度をスコア化します。7日、30日、90日で切り替え、予測値と実績値の比較を確認できます。

キャリブレーション・予測値と実績値
ウィンドウ
順位相関
0.81
スピアマン
平均誤差
0.4pp
CTRに
バイアス
+0.1pp
実績比
クリック率4.2%3.9%
予測
実績
コンバージョン率2.8%3.1%
予測
実績
コンバージョン単価$41$44
予測
実績
信頼性のギャップ

「AIを信じる」は指標ではありません。

予測ツールは世にあふれていますが、その予測結果に責任を持つものはいません。実績に裏打ちされていないスコアは、見栄えの良いフォントで書かれた単なる推測に過ぎず、それに実際の広告費を投下するのはあなた自身なのです。

課題01

検証されない予測

多くのツールは数値を予測し、それに沿って予算を消化しますが、その予測が正しかったかどうかを後から検証することはありません。

課題02

精度を伴わない確信

正確そうに見える推定値は、毎回同じ方向に体系的に間違っていたとしても、信頼できるものだと感じられてしまいます。

課題03

モデルを比較する手段がありません

精度を測定できなければ、より高性能で高価なモデルが実際に優れているかどうかを判断できません。

その証明方法

キャリブレーションカードは常時オン。

各ワークスペースには、ベンダーの事例ではなく、ご自身のアカウントにおけるシミュレーションと実際のキャンペーン結果の一致度をスコア化するライブトラストカードが提供されます。

指標ごとの予測と実績

CTR、コンバージョン率、CPAの予測値と、キャンペーン実行後の実際の結果を並べて比較できます。

単一の精度スコア

このギャップは1つの較正スコアに集約されるため、次の予測をどの程度信頼できるかが一目でわかります。

シミュレーションごとの詳細

個々のシミュレーションを詳細に確認し、どのコンセプトが正しく予測され、どこでドリフトが発生したかを正確に把握できます。

セグメントの縮小

セグメントの予測値が過大になった場合、キャリブレーションにより将来の推定値が自動的に実態値に補正されます。

モデルリーダーボード

LLMプリセットのキャリブレーション品質を比較し、最も正確な結果をもたらすものを選択しましょう。

時間とともに精度が向上

公開したキャンペーンはすべてフィードバックされるため、シミュレーターの精度は利用を重ねるほどに向上します。

フィードバックループ

予測、配信、計測、改善。

ステップ01

予測

プリフライトシミュレーションにより、各コンセプトのクリック率、コンバージョン率、CPAを予測します。
広告費消化前
ステップ02

公開

採用されたコンセプトは、連携済みの広告アカウントで実際のキャンペーンとして配信されます。
実際の広告費、実際のデータ
ステップ03

計測

実際の指標を再取得し、シミュレーションの予測結果と照らし合わせます。
予測と実績
ステップ04

修正

このギャップによって較正スコアが更新され、次回の予測精度がさらに高まります。
複利的に向上する精度
適用しますか?

結果を検証できる予測。

シミュレーションを実行して最適案を公開し、キャリブレーションカードで予測と実績の照合を確認できます。すべて、ご自身のキャンペーンで実施されます。