incrementality 2

Propensity score matching — 무작위 배정이 안 되는 자리에서 인과 효과 추정

광고를 본 사람과 안 본 사람을 그냥 비교하면 자가 선택 편향이 큽니다. PSM은 두 그룹을 비슷한 특성으로 매칭해 비교가 가능한 짝을 만듭니다. 마케팅 자리에 적용하는 PSM 워크플로."광고 본 사람들의 구매율 8%, 안 본 사람들 구매율 3% — 광고가 5%p 끌어올렸다." 이 단순 비교의 함정은 분명합니다. 광고를 본 사람들이 원래 더 관심 있었던 사람일 가능성이 큽니다(자가 선택 편향). 무작위 배정 lift 실험을 못 돌리는 자리에서 자주 마주칩니다. propensity score matching(PSM)은 이 편향을 줄여 인과 효과를 추정하는 표준 도구입니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 광고 노출과 전환의 단순 비교는 ROAS 보고에 자주 들어가지만 인과 효과는 거의 항상 과대 추정됩..

통계·ML 2026.05.17

Brand lift study 설계 — 광고가 인지·호감도를 끌어올렸나

브랜드 광고는 ROAS로 잡히지 않고 인지·호감도·구매의향으로만 측정됩니다. 노출 그룹과 비노출 그룹을 비교하는 brand lift study의 설계, 표본 계산, 실무 함정을 마케터 시선에서 정리."이 브랜드 캠페인 효과 있었어?"라는 질문은 ROAS로 답하기 어렵습니다. 브랜드 광고의 진짜 결과는 며칠 또는 몇 주 뒤에 인지·호감도·구매의향으로 나타나기 때문입니다. brand lift study는 그 변화를 노출 그룹과 비노출 그룹의 설문 응답 차이로 측정합니다. Meta·Google·YouTube가 자체 도구로 제공하지만, 설계 한 줄을 잘못 잡으면 결과 해석이 통째로 깨집니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 브랜드 캠페인 예산 의사결정에서 "효과 있었다 vs 없었다"의 답을 데이터로 정리하지..