MONTE CARLO / 广告投放

广告 ROI 概率测算

保留原模型的随机模拟逻辑，测算一组投放假设下的回报分布。先看预算能否回收、达到目标的概率，再安排小额实测。

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投放假设

01 / INPUT
转化率区间 三角分布
正在计算示例参数…

模型建议 / 基于广告收入 ROI

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—广告费回收概率
期望 ROI
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全部模拟的算术平均
达到目标 ROI 概率
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目标 ≥ 2.50x
P10
保守边界
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10% 结果更低
P50
中位结果
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一半高 / 一半低
P90
乐观边界
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10% 结果更高

ROI 分布

模拟频数目标 ROI

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计算公式

点击数 = max(1, floor(广告预算 ÷ 随机 CPC)) 有效订单 = 成交订单 − 退货订单 ROI = 有效订单 × 客单价 ÷ 广告预算

模型假设

  • 每次模拟从“悲观—中性—乐观”中抽取转化率，使用三角分布，中性值最常出现。
  • CPC 使用均值为输入值、变异系数 15% 的对数正态分布，不设截断边界；且每次至少获得 1 次点击。
  • 订单和退货按二项分布抽样；大样本时用连续性修正的正态近似以提升速度。
  • 广告费回收概率按 ROI > 1 计算；未计采购、物流、平台费、佣金和税费，不能视为真实净利润的盈利概率。
  • 相同输入与随机种子会得到相同结果，方便复核；修改种子可观察抽样误差。