VERSION INTELLIGENCE · 07版本情报总览
至冬观测档案VII
RELEASE INCREMENTALITY LAB · 发行作战档案

发行作战方案

选择观察对象
建议进入小流量验证

向“新入坑玩家”投放玩法战斗 PV

该动作相对“不触达”对照组的 D30 留存增量通过了 1 pp 业务阈值,适合先验证、再放量。

尚未形成稳定内容偏好需要尽快体验核心玩法价值
DECISION MATRIX

PV × 玩家增量矩阵

每个数字都是相对“不触达”的 D30 留存百分点变化。

玩家人群剧情悬念 PV角色情感 PV玩法战斗 PV策略
新入坑玩家+0.74 pp-0.55 pp+5.54 pp玩法战斗 PV
回流玩家+12.04 pp+6.64 pp+0.59 pp剧情悬念 PV
剧情考据玩家+13.96 pp+11.46 pp-0.50 pp剧情悬念 PV
探索玩法玩家+0.78 pp+1.19 pp+11.83 pp玩法战斗 PV
轻度休闲玩家-1.03 pp+2.16 pp-2.45 pp不触达
打开方法与证据档案模型、标签窗口、评估指标与真实接入方案
01 · 决策对象

动作,不是人群分数

对每类玩家比较剧情、角色、玩法 PV 与“不触达”控制,估计 CATE 后才选择动作。

02 · 数据边界

结果期不会进入特征

仅使用触达前 14 天行为;主标签为观察触达后第 30 天是否留存

03 · 模型闸门

区间先过 1 pp

只有 95% 区间下界超过业务阈值才触达,否则 Holdout 继续学习。

04 · 离线评估

策略价值,不只看 AUC

测试集 6,400人;离线策略相对控制提升 +11.79 pp

05 · 归因口径

增量与协同分开

Shapley 只分配联合增量;因果证据来自四组随机实验,而不是 Last-click 信用。

06 · 真实上线

用实验日志替换合成数据

保留匿名分流、动作、成本和 D7/D30 结果。无法个人随机时改用 Geo-lift 或分批上线 DID。

模型:Multi-treatment T-Learner with logistic regression·2×2 样本:16,000·LLM 只解释结果,不修改数值