마케팅팀을 위한 성과 검증 도구
채널별 광고비와 매출을 업로드하면 Proofseal이 숫자 뒤의 데이터와 방법을 점검하고, 증거가 어디까지 지지하는지 이유와 함께 알려 드립니다.
리서치 프리뷰 기간 무료 · 신용카드 불필요
01준비할 것
Proofseal이 하는 일
03받는 것
코딩은 필요 없고, 모든 단계에 쉬운 설명이 붙습니다.
가진 숫자
ROAS 4.2
광고 플랫폼 리포트에 따르면 이 채널은 광고비 1원당 매출 4.2원을 가져왔습니다.
Proofseal이 먼저 확인하는 것
받는 판정
조건부 지지
4.2는 플랫폼이 자체 규칙으로 계산한 기여도 숫자로, 광고 덕분에 늘어난 매출과 같다고 할 수 없습니다. 데이터 주 수는 충분하지만 이 채널은 Google과 함께 증액되는 경우가 많아 각각의 효과를 나눌 수 없습니다. 판정은 소폭 조정만 지지하며, 다음에 보완하면 좋은 증거로 지역 실험을 제시합니다.
모든 판정에는 이유, 한계, 다음에 무엇을 보강하면 가장 도움이 되는지가 적힙니다.
확인한 데이터, 방법, 가정 아래에서 증거가 이 결론을 지지합니다.
예: "전체 마케팅 수익률은 연간 계획에 사용할 수 있다". 조건이 비슷한 시뮬레이션 데이터에서 모델의 90% 범위가 알려진 정답을 포함한 비율은 84%였습니다. 규칙 v0.1.0의 잠정 기준은 70%입니다.
대체로 지지되지만 함께 살펴야 할 점이 있으며, 판정에 하나씩 적힙니다.
예: "모델의 증거는 10% 이내의 소폭 예산 조정을 뒷받침하기에 충분하다". 방향은 지지되지만 두 채널이 늘 함께 증액되어 각각의 효과를 나눌 수 없습니다. 판정은 이를 제약으로 표시합니다.
아직 결론을 내리기엔 증거가 부족합니다. 무엇이 부족한지, 무엇을 보강하면 가장 도움이 되는지 알려 줍니다.
예: '예산 배분을 크게 바꾸기'. 모델 증거로는 그만큼 큰 변화를 뒷받침할 수 없고, 지역별 실험을 한 번 하는 것이 가장 도움이 됩니다.
증액·감액하거나 채널 간에 예산을 옮기기 전에, 가진 숫자가 그 결정을 뒷받침할 수 있는지 확인합니다.
에이전시, 컨설턴트, 사내 팀이 성과를 보고할 때 판정과 이유를 함께 붙일 수 있습니다. 데이터가 충분한지, 이런 데이터 조건에서 모델이 정확한지 보여 주어 숫자에 근거를 더합니다.
상사나 고객에게 제안하기 전에 그 숫자의 근거와 아직 불확실한 점을 정리합니다.
새 분기 데이터가 들어오면 다시 점검해, 이전 결론이 아직 유효한지 확인합니다.
AI의 답은 물을 때마다 달라질 수 있고 근거를 설명하기도 어렵습니다. Proofseal은 정해진 단계와 문서화된 규칙을 사용하며, 같은 증거에 같은 버전의 규칙을 적용하면 언제나 같은 판정이 나옵니다.
매번 같은 단계
같은 종류의 질문은 같은 데이터 형식과 같은 점검을 거치므로, 묻는 방식에 따라 결과가 바뀌지 않습니다.
사용한 방법을 명시
판정마다 어떤 모델과 어떤 버전의 규칙을 썼는지 기록해 나중에 확인할 수 있습니다.
모든 판정에 이유
판정이 근거로 삼은 숫자와 한계가 판정 바로 옆에 적힙니다.
데이터가 바뀌면 다시 실행
새 데이터로 다시 실행하고 지난번과의 차이를 바로 비교할 수 있습니다.
AI는 보고서를 읽고 생각을 정리하는 데 좋습니다. 예산을 정하는 판정에는 모든 단계를 다른 사람이 확인할 수 있어야 합니다.
다섯 단계, 단계마다 한 일이 기록으로 남습니다.
먼저 데이터가 충분한지 봅니다. 몇 주 분량인지, 빠진 주는 어디인지, 채널별 광고비에 오르내림이 있는지. 데이터가 너무 적으면 이후 결과를 믿기 어렵습니다.
채널마다 매출에 얼마나 기여했는지 추정합니다. 모든 숫자에 점 하나가 아니라 가능한 범위를 붙입니다.
데이터 조건에 맞춘 시뮬레이션 데이터를 만들고, 각 채널의 정답은 저희가 미리 정합니다. 모델이 90% 확신한다는 범위에 그 정답이 실제로 몇 번 들어가는지 확인합니다.
미리 정한 규칙으로 점검 결과를 판정에 연결하고, 이유와 한계를 적습니다.
데이터 버전·방법·규칙·판정을 저장해 나중에 다시 실행하고 비교할 수 있습니다.
모델과 별도로 몇몇 지역에서 집행을 멈추거나 늘리고, 변화가 없는 지역과 비교할 수도 있습니다. 과거 데이터만 보는 것보다 직접 측정에 가깝지만 결과는 여전히 추정입니다. 해당 지역과 해당 기간에 한정되며 오차 범위도 있습니다.
과거 데이터로 테스트에 알맞은 지역과 가장 비슷한 지역을 찾고, 이 설계로 감지할 수 있는 효과의 크기를 추정합니다. 실험을 시작하기 전에 얼마나 작은 변화까지 잡을 수 있는지 알 수 있습니다.
실험 후 그대로 둔 지역들로 비교 그룹을 만들어, 테스트 지역이 얼마나 변했는지, 자연 변동을 넘었는지 보고, 광고비 1원당 효과를 계산합니다.
가상의 예: 대구에서 Meta 광고를 8주 멈췄더니 매출이 비교 그룹보다 약 13% 적었습니다. 광고비 1원을 줄일 때마다 매출이 약 2.3원 줄었다는 추정입니다. 이 추정은 플랫폼의 ROAS와 비교할 수 있지만, 두 숫자는 정의와 기간이 다릅니다.
방법의 출처: 합성 통제법은 Abadie, Diamond, Hainmueller가 2010년에 발표한 방법으로, 경제학과 정책 평가에서 널리 쓰입니다. Google과 Meta의 지역 실험 도구도 같은 계열의 방법을 씁니다. 전체 문헌 보기
지역별 주간 데이터가 필요합니다. 가입하면 '지역별 실험' 데모를 먼저 볼 수 있습니다.
무료 가입하고 데모 보기 →데이터가 1년 미만이면 결과의 불확실성이 큽니다. 이때 판정은 대개 '추가 증거 필요'이며, 보기 좋지만 믿기 어려운 숫자를 내놓지 않습니다.
모델은 과거 지출의 오르내림으로 효과를 추정합니다. 실험은 실제로 집행을 바꿔 비교하므로 다른, 보통 더 직접적인 증거가 됩니다. 판정은 실험이 증거를 가장 크게 보완할 때를 알려 주며, Proofseal은 테스트 지역 선정과 결과 분석도 돕습니다.
예산 배분은 목표, 재고, 시즌에도 달려 있습니다. Proofseal이 답하는 것은 가진 증거가 어디까지 지지하는가입니다.
지금은 리서치 프리뷰 단계라 점검 방법과 기준은 계속 조정됩니다. 조정할 때마다 버전을 붙이고, 이전 판정도 보관합니다.
Origin
Proofseal은 Minerva University의 Master of Science in Decision Making and Applied Analytics(MDA) 논문 연구를 위해 만들기 시작한 프로토타입에서 출발했습니다. 증거 기반 의사결정, 통계 모델링, 형식적 추론의 학습에서, CloudAD에서 매일 마주한 마케팅 측정, 그리고 plantārium의 실제 운영 속 복잡한 의사결정까지, 저는 같은 질문을 반복해서 만났습니다. 측정 결과가 계산된 뒤, 그 증거는 실제로 어디까지를 지지하는가? Proofseal은 이 질문에서 시작합니다.
Proofseal의 시작 읽기 →
통계학이 생기기 전부터 사람들은 이 기물들로 보이지 않는 것을 재고, 판단의 근거를 기록으로 남겼습니다. Proofseal은 같은 일의 현대판입니다.
1 · 데이터 연결
지질학자가 뚫어 올린 암석 기둥: 겹겹의 층은 시간이 스스로 남긴 기록
2 · 데이터 점검
추를 매단 한 가닥 줄, 가장 오래된 기준: 곧은 선이 있어야 기울기를 말할 수 있다
3 · 측정
막대를 세워 그림자를 재다: 보이는 그림자로 보이지 않는 태양의 높이를 구한다
4 · 검증
고대 천문대의 고리: 모델을 별하늘에 맞춰 보고, 어긋나면 바로잡는다
5 · 판정
확인하고 승인한 뒤에야 찍히는 인장: 이 결과에 책임지는 사람이 있다는 표시
마케팅 팀을 위한 성과 검증 도구입니다. 채널별 주간 광고비와 성과를 업로드하면 Proofseal이 성과 숫자 뒤의 데이터와 방법을 확인하고, 현재 증거가 어디까지 지지하는지 이유와 제약과 함께 보여 줍니다.
채널별 주간 광고비와 주간 매출·주문·전환입니다. CSV 업로드, 광고 플랫폼 리포트 가져오기, GA4·Google Sheets·BigQuery 연결을 지원합니다. 1년 이상의 데이터가 가장 좋습니다.
플랫폼 리포트와 GA4는 숫자가 얼마인지 알려 줍니다. Proofseal은 그 뒤의 증거가 무엇을 뒷받침할 수 있는지 확인합니다. 데이터가 충분한지, 조건이 비슷한 시뮬레이션 데이터에서 모델이 정확한지, 그리고 지출이 수요를 따라 움직이는지(그러면 모델이 수요로 생긴 매출을 광고 성과로 계산하기 쉽습니다).
지지됨, 조건부 지지, 지지되지 않음, 추가 증거 필요 네 가지입니다. 모든 판정에 이유, 제약, 다음 단계가 붙습니다. 데이터가 바뀌면 다시 판정할 수 있고, 이전 판정은 남아 있어 비교할 수 있습니다.
가능합니다. 일부 지역에서 집행을 멈추거나 늘리면, Proofseal이 먼저 테스트에 알맞은 지역 선정을 돕고, 실험 후에는 합성 통제법으로 해당 지역과 기간의 효과를 추정해 판정을 냅니다. 합성 통제법은 Abadie 등이 2010년에 발표한 방법이며, Google과 Meta의 지역 실험 도구도 비슷한 방식을 씁니다.
리서치 프리뷰 기간에는 무료이며 최소 2026년 12월 31일까지입니다. 신용카드는 필요 없습니다. 과금 시작 30일 전에 기존 사용자에게 알려 드립니다.
데이터는 Google Cloud 대만 리전에 저장되며 전송 중과 저장 시 모두 암호화됩니다. 데이터를 판매하거나 AI 학습에 쓰지 않으며, 사이트에 제3자 추적이 없습니다.
리서치 프리뷰 기간 무료, 신용카드 불필요. 가입하면 데모 프로젝트가 있어 완성된 판정을 먼저 볼 수 있습니다.
