本页公开 AdWhiz 测量「省了多少」的完整方法，使其可被复现与核对。它描述的是产品实际的计算方式，而不是营销口径。
1. 测的是什么
我们不把「今年花得比去年少」算作自己的功劳——那可能来自季节、你自己的调整或大盘变化。我们比较的是同一时段内、你已连接账户里（同一币种）随机分成两组的广告系列：可以获得 AdWhiz 建议的系列（处理组），和随机留出、不获得任何 AdWhiz 建议的系列（对照组）。两组之差才是测得省钱。
2. 对照组
- 以广告系列为单位：约 15% 的广告系列被随机分入对照组（不按预算、广告组或受众留出）。
- 随机且稳定：分组由「广告系列 ID + 你的 AdWhiz 账户」的哈希决定，首次出现时记录分组和日期，之后不再改变。
- 不获得任何 AdWhiz 建议：AI 建议、预算优化建议、API / MCP 返回的建议都会排除对照组系列。你仍可自行修改它们，这属于两组共同的正常运营。
- 唯一例外：如果你所有已连接账户里的全部广告系列恰好都在对照组里（这样本来无法做对照比较），一次性付费审计报告会改为覆盖它们，并在报告中写明。
3. 哪些系列参与比较
- 系列分组后，要满一个完整的统计窗口才计入（窗口内全部数据都发生在分组之后）。
- 只在同一币种、同一统计窗口内比较，绝不换算或混合币种；TikTok 账户在币种经平台确认后才计入。
- 窗口内有花费的系列都计入，包括之后暂停的系列（避免把中途暂停的系列连同其花费一起剔除）。在平台上被删除、移除或归档的系列不再出现在工作台的比较里；ROI 保证数字所用的周期报表则包含它们。
4. 测得省钱的计算
测得省钱 =（对照组单次转化成本 − 处理组单次转化成本）× 处理组转化数，各组单次转化成本 = 该组总花费 ÷ 该组总转化数。等价地，若 k = 对照组单次转化成本 ÷ 处理组单次转化成本，则测得省钱 = 处理组花费 ×（k − 1）。结果可以为负，负值同样如实显示。「转化」指平台为该系列报告的转化数——Google Ads「转化次数」；Meta 购买（按 omni_purchase / purchase / 网站像素购买 / 站内购买中平台报告的第一项）；TikTok「转化数」。两组、工作台与保证数字口径一致。
5. 不确定性与 95% 区间
- 检验：按当初的随机分组方式，反复重抽同样数量的对照系列，看实际结果在这些重抽中有多极端（置换检验）。没有真实效果时，它判定「有差异」的概率至多约 5%。
- 95% 区间：对每个候选效果 k，把处理组的转化数按 k 还原后再做同样的检验，不被拒绝的 k 组成区间（检验反演）。
- 最佳估计：使检验正好居中的 k；它也校正了对照系列较少时比值估计偏高的倾向。
- 工作台显示：只有当检验显著、且区间不含零时，标题才显示数字——区间中离零最近的一端（「至少 …」；结果为负时为「至少亏损 …」）；否则标题显示「暂无可测出的差异」。数据达到门槛后，下方始终列出最佳估计和区间。
6. 数据充分性
同时满足以下条件才给出数字：对照组中至少 8 个系列在窗口内有花费；两组各至少 30 次转化；结果不过度集中在少数系列（重抽中对照组没有任何转化的比例不超过 1%，且区间能够收敛）。未满足时，工作台显示「正在建立对照组」及各项进度，不给数字。
7. ROI 保证用的数字
- 按整个测量周期一次性计算：测量周期结束后，以每个系列从「分组日、2026-10-16（对照组开始覆盖所有建议渠道之日）与周期开始日三者中最晚者」到周期结束的花费与转化，按第 4–6 节计算一次，以最佳估计作为保证条款中的「测得省钱」，并连同 95% 区间书面告知你。
- 为什么不用工作台每日数字：工作台每天更新、反复查看，偶然出现差异的机会会累积；保证只用周期结束后的这一次计算。
- 数据门槛：若整个测量周期未达到第 6 节的门槛，则不满足保证的资格条件（见条款第 3 条）。工作台按最近一个统计窗口（通常 7 天）显示同样的门槛，仅供参考；整个周期的数据更多，工作台上达标的账户通常整个周期也能达标，暂未达标的账户按整个周期计算仍可能达标。系列数量是关键：约 55 个系列时，15% 的对照组只有约六成机会达到 8 个；约 70 个以上通常可以。
- 周期数据从哪来：每个系列在上述日期内的花费与转化，取自各广告平台官方的系列级报表；你可以在自己的广告后台导出相同日期的数据核对。
- 多个币种：金额绝不换算混合；保证数字使用满足第 6 节门槛、系列最多的币种分组（都不满足时用系列最多的分组），其它币种的系列不计入，与工作台规则一致。
- 非美元账户：测得省钱按测量周期最后一日或之前最后一个工作日美联储（Federal Reserve H.10）公布的汇率换算为美元，再与订阅费比较；H.10 未公布的币种，使用欧洲央行当日参考汇率，仍无则使用该币种发行国央行的汇率。
- 被剔除的日期：按条款第 4 条从测量周期中剔除的日期（不可抗力、平台重大变更），不计入周期数据。
8. 两种不同的省钱数字
- 每次改动的节省（工作台「本月预估节省」）：对每一项实际执行的预算改动（仅记录、未执行的建议不计入），按决策时预测的 ROAS 估算旧预算的反事实结果，附 95% 区间。这是模型预估，不是对照组测量，不用于 ROI 保证。
- 测得省钱（对照组比较）：本页第 4–7 节所述，只有它用于 ROI 保证。
9. 数据来源与准据
- 所有成效数据都来自各广告平台（Google / Meta / TikTok）自身的系列级报表：工作台通过官方 API 读取；ROI 保证用的数字取自同一平台对应日期的系列报表（见第 7 节）。不做任何估算。
- DEXUN 善意（in good faith）地依据该等客观数据计算测得省钱。
- 你享有 14 天数据对账权：若善意认为存在显见错误或技术故障，可在数字告知后 14 天内书面申诉，我们将复核并在确认后更正（详见《ROI 省钱保证条款》第 5 条）。
10. 不计入与不是什么
- 本方法论测量的是「省下的成本」，不等同于利润、营收或 ROAS 的保证。
- 平台算法 / 政策变化、账户封禁、季节性大盘波动等会同时影响两组，通过随机对照比较被抵消，而不是另行扣减。
11. 方法来源
随机留出对照组来测量增量，与 Meta、Google、TikTok 的 Conversion Lift 属于同一类方法；不同之处在于我们随机分配的是广告系列，而不是用户。
12. 版本化政策
本方法论采用版本化管理。适用于你的版本，以你的测量周期开始时本页公布的版本为准；我们不会在测量周期内做出对你不利的修改，任何变更均向前生效。对于 2026-10-16 之前已开始的测量周期，你可以在申请时选择按 v1.0 或本版本确定；未作选择的，按 v1.0 确定。选择本版本时，测得省钱从 2026-10-16 起计算，保证条款第 2 条（含退款金额及其上限）中的订阅费按该部分天数折算。