線性回歸是一種統計方法，用於分析自變數 (x) 和因變數 👍 之間的線性關係。在數據合作的背景下，廣告商（Advertiser）和出版商（Publisher）可以利用線性回歸來共同分析和預測業務成果。以下是關鍵概念及其應用範例。
線性回歸的主要目的是利用自變數（如廣告曝光次數）來預測因變數（如點擊率或轉換率）。在廣告商和出版商的合作中，這種模型可以幫助預測不同的曝光量對用戶行為的影響。
例如，廣告商提供他們的廣告支出和曝光數據（x），而出版商則提供用戶的點擊率和轉換數據（y）。通過線性回歸模型，雙方可以找到曝光次數與轉換率之間的最佳關係。
▋最佳擬合線 (Line of Best Fit)
在數據合作中，廣告商和出版商的數據可以用來生成最佳擬合線，用以找出廣告曝光量與用戶行為之間的平均關係。
• 這條最佳擬合線可以用來預測當增加或減少廣告曝光時，用戶點擊或轉換率的變化。
• 如果擬合效果良好，且異常點不多，這條線就能作為精準的預測工具，幫助廣告商優化廣告支出，提升 ROI。
▋解釋力（R² 值）
R² 值顯示了自變數 x（例如廣告曝光）能解釋因變數 y（例如轉換率）變異性的程度。
• 若 R² 值接近 1，表示廣告曝光對轉換率的預測效果較好，廣告商和出版商可以更自信地根據曝光數量調整廣告策略。
• 若 R² 值較低，可能意味著廣告效果受其他因素影響，雙方可以深入分析並針對內容或受眾進行優化。
▋95% 信賴區間（Confidence Band）
圖中的信賴區間可以幫助合作雙方確認數據的預測可靠性。若某些數據點（如某個廣告活動的轉換率）落在區間外，則這些「異常值」可能值得進一步研究。
• 例如，如果某一則廣告曝光次數相同，但轉換率明顯低於其他活動，這可能代表某一特定廣告創意無效或目標受眾不匹配。
▋應用於廣告商和出版商的數據合作
1. 廣告效果優化：廣告商和出版商可以利用線性回歸模型分析廣告曝光數和轉換率之間的關係。若模型顯示曝光次數能有效提升轉換率，則廣告商可以增加投放預算；出版商則可以提供更精準的受眾匹配服務。
2. 異常分析：當某些廣告活動的效果異常（即數據點落在信賴區間之外），雙方可以針對這些活動進行深入分析，找到可能的原因並做出調整。例如，分析創意內容是否有效、受眾是否合適。
3. 預算分配建議：廣告商可基於模型提供的最佳擬合線，決定如何分配廣告預算。在 R² 高的情況下，廣告商可更有把握地增加預算，而出版商可以利用這些數據提供更有針對性的廣告位置推薦。
總結：線性回歸模型能幫助廣告商和出版商透過數據合作，深入了解影響廣告效果的因素。通過分析曝光與轉換率之間的線性關係，雙方能夠更精準地調整廣告策略，提升廣告投資回報率（ROI）並加強合作效果。
