达人投放考核指标 v1（爆款率与组合考核）

1关于达人内容回报的分布，以下哪一项符合概念页给出的证据链

A. 内容回报接近正态分布（钟形），平均后单条数据就有统计意义
B. 内容回报是幂律分布（α≈2），爆款是稀有事件，单条样本无统计意义
C. 内容回报是均匀分布，每条贡献大致相等
D. 内容回报取决于平台算法，与分布形态无关

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答案：B

2last-click 归因对达人投放考核造成的系统性偏差方向是

A. 达人真实贡献被系统性高估，平台数字相加低于实际
B. 达人真实贡献被系统性低估（50-90%），而平台回传数字相加超实际 30-100%
C. 双向都无明显偏差，last-click 是中性工具
D. 只高估达人、低估平台，两者不会同时作用

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答案：B

3概念页中，成熟玩家考核的有效指标栈（D3 三层资产框架）主张如何考核

A. 把三类资产 KPI 合成「一个组合 ROAS 数字」统一考核
B. 三类资产各对各自决策层分层考，不合成单一 ROAS，用周期性增量实验校准各层
C. 只用增量 ROAS（iROAS）一个指标考核全部达人
D. 系统性弃用所有量化指标，只凭感觉判断

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答案：B

4为什么「单条内容 ROI」不适合作为达人的考核单位？（提示：从分布特征与三大隐含假设失守角度作答）

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答案：—

内容回报是幂律分布（α≈2），爆款吃掉大盘九成回报，单条样本的运气成分远大于水平成分，给单个达人打分无统计意义三大隐含假设在重尾下全部失守：a) 各条独立可测（实际上有内容间协同与长尾溢出）；b) 各条各自为正（「打空」的条目有期权价值/探索成本）；c) 归因完整（last-click 有盲区，双向失真）单条 ROI 是「止损语言（找谁砍）」，组合考核才是「配置语言（找谁加注）」——考核单位应升到组合层

5为什么平台自报的达人效果数字需要打折扣？概念页主张用什么方法逼近真实值

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答案：—

归因双向失真：达人内容侧被 last-click 低估 50-90%——但平台回传侧又系统性高估（Measured 测 MTA 高估 30%+、Analytic Partners 中位付费社交 +35%，平台相加超实际 30-100%）而且达人触达带来的转化中 15-40% 本来就自然会发生，不扣自然转化任何达人 ROAS 都虚高主张：真实值在该笔销售上结构上不可归因，唯一出路是增量测试（holdout 对照）——只看「碰过组 vs 没碰组」的差，而非「转化前碰没碰过」

6场景：某品牌一次性投放 30 位 B 站中腰部达人，希望考核「这波投放值不值」，让代理按每条视频的广告转化单量排名、把转化差的达人砍掉续签空间。月预算小（不到 geo 实验 $15-20K/月/通道的门槛）。

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答案：—

问题1：用单条/个位数样本给达人排名无统计功效——1% 基线转化下检出 +10% 需每组约 16.3 万人，个位数样本的「达人排行榜」全是噪声，只能「学习」不能「裁判」问题2：用 last-click / 广告转化单量考核会系统性低估种草型达人真实贡献（低估 50-90%），同时不扣自然转化（15-40% 本来就会发生），ROAS 虚高问题3：低于增量实验门槛不应硬做增量测试（等于让品牌裸奔），且把考核当「砍人」而非「配置」——正确单位是组合层、学习型考核建议方案：用「学习型考核」设计（验证假设数、70/20/10 explore/exploit：70% 已证组合/20% 高潜/10% 纯探索、最小对照达人 vs 同预算信息流拿方向信号）；按 D3 三层分层各考（earned 信任看品牌搜索 lift / sponsored 曝光看 hit rate 内部相对 / 渠道转化看专属码+iROAS），只做方向信号不追求显著 -- 分数：固定 3×10 + 2×20 + 1×30 = 100 分（禁止 40 分制/其他满分值）通过线：≥ 80 分