広告効果測定と因果推論

広告A/Bテストの設計ガイド｜仮説設計からサンプルサイズ・統計判定まで

広告運用におけるA/Bテストの設計方法、必要サンプルサイズの算出、統計的有意差の判定方法を解説します。

CausalImpactで広告施策の因果効果を測定する｜仕組みと実践的な使い方

GoogleのCausalImpactを使って、広告施策のインクリメンタルな効果を統計的に推定する方法を解説します。

差分の差分法（DID）で広告効果を検証する｜地域テスト・施策評価への応用

差分の差分法（Difference-in-Differences）の考え方、広告運用での活用シーン、実施条件と注意点を解説します。

インクリメンタリティ測定の考え方｜広告の「純増効果」を正しく把握する

広告を出さなくても発生していたコンバージョンと、広告による純増分を区別するインクリメンタリティの考え方と測定方法を解説します。

マーケティングミックスモデリング（MMM）入門｜広告投資の最適配分を統計的に分析する

MMMの基本概念、仕組み、アドストック効果、飽和曲線、実施の流れとツール選択肢を広告運用者向けに解説します。