试用
切换时间窗口，看预测结果如何落地。
信任卡会评估每次预测与你选择的时间窗口内实际结果的匹配程度。在 7 天、30 天和 90 天之间切换，查看预测值与实际值的对比。
校准 · 预测 vs 实际
窗口
排名相关性
0.81
Spearman平均误差
0.4pp
对点击率的影响偏差
+0.1pp
vs 实际点击率4.2% → 3.9%
预测
实际
转化率2.8% → 3.1%
预测
实际
每次转化费用$41 → $44
预测
实际
信任鸿沟
“相信 AI”不是一种衡量标准。
预测工具比比皆是，可对这些预测负责的问责却无迹可寻。没有过往实效支撑的评分，不过是换了种好看字体的自信猜测——而你才是拿真金白银在上面冒险的人。
问题 01
从未经过验证的预测
大多数工具给出一个预测数字，你据此投放预算，却再也没有人回头验证它是否正确。
问题 02
信心有余，准确不足
一个看似精准的估算值，即使次次都朝同一个方向系统性出错，仍让人觉得可信。
问题 03
无法比较模型
如果没法衡量准确度，你就分不清更花哨、更贵的模型到底好在哪里。
效果如何验证
你的校准卡，始终在线。
每个工作区都会有一张动态信任分卡，展示模拟结果与你实际投放的吻合度——用的是你自己帐户的数据，而非供应商的案例。
各项指标的预测值与实际值对比
CTR、转化率与 CPA 的预测值，与广告系列实际投放结果并列对比。
一个统一的准确率评分
该差距汇总成一个校准分数，让你一眼看出下一次预测的可信度。
每次模拟详情
深入任一模拟，即可清晰看到它对哪些概念判断正确，又在何处发生了漂移。
细分缩减
当细分受众的预测过热时，校准功能可自动将未来估算拉回现实。
模型排行榜
头对头对比大模型预设的校准质量，选出对你来说真正最准确的那个。
越用越精准
每上线一个广告系列都会反哺数据，模拟器对你业务预测的准确度随之持续提升。
反馈循环
预测，投放，衡量，修正。
步骤 01
预测
预检模拟会预测每个概念的 CTR、转化率和 CPA。
投放前
步骤 02
启动
胜出的广告概念将作为真实广告系列，在您已连接的广告账户中正式投放。
真实花费，真实数据
步骤 03
衡量
我们拉取实时指标，并与模拟预测值进行对照。
预测值与实际值对比
步骤 04
更正
该差距会更新你的校准分数，并使下一轮预测更精准。
复合准确度