跨境AI：实测ROAS，证明价值别只停在用！

在当今这个快速发展的数字时代，人工智能（AI）已然渗透进我们日常工作生活的方方面面，尤其是在营销领域。对于众多寻求海外市场机遇的中国企业而言，AI的应用更是方兴未艾。从内容创作、精准定位到智能出价乃至效果分析，AI工具的普及率持续攀升。然而，仅仅拥有这些工具，甚至将其集成到工作流程中，并不等同于成功。真正的价值，在于AI能否为业务带来实实在在的成果。衡量AI的成效，关键在于能否清晰地证明它带来了可量化的绩效提升，而非仅仅停留在“我们采用了AI”的表面。更高效的工作流程，或者生产出更多内容，这本身并非终点。要合理化对AI的投入，跨境营销人员必须能够明确展示AI是否提高了广告转化率、提升了潜在客户质量、增强了品牌影响力，或是增加了广告投入回报率（ROAS）。更进一步，还需要验证这些积极变化是否确实由AI直接驱动。

明确衡量AI成效的核心问题

在着手衡量AI带来的影响之前，首先要明确AI预计会带来哪些具体变化。这需要我们提出一些基于明确结果的、具体的问题：

AI生成的商品描述，与我们现有的文案相比，能否有效提升移动端的转化率？
与上个季度的人工出价相比，AI驱动的智能出价能否在我们的主要目标受众中，实现更低的获客成本？
AI驱动的个性化推荐，与传统的静态邮件营销相比，能否显著提高用户的复购率？

拥有这些可量化的假设，为我们进行客观公正的评估奠定了基础。它也有助于团队避免将“工作量”与“实际成效”混淆。

建立基线并进行结构化对比

任何有效的衡量都始于了解起点。在引入AI之前，务必记录下关键的基线指标，例如转化率、每位潜在客户的成本、客户生命周期价值（CLV）或广告活动的激活时间。随后，当AI开始介入时，建立直接的对比体系至关重要：

在其他条件保持一致的前提下，让AI生成的创意与人工创意同时进行测试。
在部分目标受众中测试AI驱动的新型定位策略，而其他受众则继续沿用旧有的方法。

然而，在数字广告的复杂环境中，要做到“其他条件保持一致”往往并不现实。因此，预见到并规划好如何应对潜在的“污染”效应非常重要。广告竞价和投放算法可能会以某种方式改变出价压力、投放效果和库存分配，从而影响到测试组和对照组。例如，在一些封闭的数字生态系统中，AI出价策略可能会在竞价中产生连锁反应，影响到未参与AI测试的对照组。对此，我们需有所准备并尽力加以控制。

例如，可以采取以下策略：

记录任何潜在的污染风险和观察结果，例如千次展示成本（CPM）的变化或投放速度的异常波动。
公平地划分受众，可以采用随机分配或基于地理区域划分的方式，并尽量减少两者之间的交叉影响。
确保测试组和对照组的预算、时间周期和投放规则保持一致。
在不同的时间点重复进行多次测试。

通过对比AI引入前后的效果，或设置考虑了上述变量的“头对头”对比广告活动，我们就能更有信心地将效果差异归因于AI。

选择能反映AI实际影响的关键绩效指标（KPI）

关键绩效指标（KPI）的选择应当与AI在业务中所扮演的角色相匹配，并侧重于那些真正重要的产出：

可归因于AI使用的增量收入或销售额。
与自动化或AI驱动优化相关的成本节约或效率提升。
在客户留存率、品牌参与度或净推荐值（NPS）等方面的质量改善，并且AI在此过程中发挥了直接作用。

这些指标应与运营指标结合使用，并始终与原始基线或相关的对照组进行比较。否则，我们将无法判断AI究竟是推动了成果，还是仅仅增加了数据噪音。

验证并证明因果关系——不止一次的测试

在AI效果衡量中，验证意味着要隔离AI对结果产生的增量影响，并证明这种改善并非偶然或由外部因素造成。

增量测试是一种稳健的方法：将AI驱动的特定功能（如个性化推荐或出价优化）仅推广到一部分随机选取的受众。其他所有条件保持不变。如果接触AI的受众在产出方面表现出统计学上显著的改善，而未接触AI的对照组则无此变化，那么你就有了AI导致因果关系的证据。

然而，仅仅一次测试是不足够的。异常情况、市场波动或隐藏变量都可能扭曲结果。为了确保可靠性，建议重复进行两到三次实验，最好是在不同的条件或时间段内。在多次测试中保持结果的一致性，才能让你更有信心认定AI是效果提升的驱动因素，而非运气或巧合。可以根据需要，进一步叠加使用提升研究、基于地理位置的实验或因果机器学习模型。每一次验证都将增强你证明AI不仅能奏效一次，而且能在真实世界条件下持续发挥作用的能力。

在大规模推广前，务必验证成效

现代营销的精髓在于从“我们尝试了AI”转向“我们已经证明了AI在这个特定目标上是有效的”。一旦AI的影响通过反复的提升研究、增量测试或KPI变化得到衡量和验证，营销人员就可以充满信心地扩大AI的应用范围，明确AI在何时、何地以及如何发挥作用。具备这种严谨态度的团队，才能将真正的变革与炒作区分开来，积累所需的证据以争取更多投资，并优化营销策略以实现长期效益。

持续更新归因模型并建立学习机制

随着AI在创意选择、优惠序列安排等营销流程中扮演越来越重要的角色，归因模型也必须随之演进。每一个由AI生成或优化的决策都应被明确追踪。将实验、提升测试和KPI评估的结果反馈到归因系统中，以便未来的广告活动能够反映已经验证有效的方法。

同时，维护一份详细的审计跟踪记录，将模型版本、提示语、数据集和配置变更与广告活动结果关联起来。尽可能捕捉决策日志。这能帮助你重现结果，在绩效波动时运行反事实分析，并让平台承担相应责任，同时满足隐私和治理要求。

不仅要使用AI，更要证明其价值

在2025年，AI已经深度融入营销工作流程和客户体验之中，衡量其有效性已成为一项不可回避的任务。我们应该将其视为任何其他绩效杠杆一样对待。设定清晰的产出目标，进行结构化的测试，并在大规模推广之前，要求获得可重复的证据。记录下你测试了什么，如何控制了外部因素，以及AI带来了哪些改变。将这些经验教训融入归因模型，让AI的影响清晰可见，而不是隐匿无形。利用每一次测试和优化的循环，精准定位AI在创意、媒介和客户生命周期管理中的最佳应用。

当领导层询问AI带来了什么时，你应该能够指出现象背后的因果提升，而非仅仅是充满希望的相关性。如果AI是有效的，请证明它。如果无效，则优化它，直至它有效。这才是AI成为营销绩效真正驱动力的途径。
AI value is measured in outcomes not adoption