ROAS Optimization and Ad Budget Allocation

1. 解决的问题

广告预算有限，如何在不同渠道（Facebook/Google/TikTok）、不同 campaign、不同受众之间分配，使总ROAS（广告支出回报率）最大化？

2. 核心算法逻辑

核心问题：广告预算有限，如何在不同渠道（Facebook/Google/TikTok）、不同 campaign、不同受众之间分配，使总ROAS（广告支出回报率）最大化？

3. 业务应用场景

业务问题：Momcozy 月预算50万，当前分配：Facebook 30万（ROAS 2.8）、Google 15万（ROAS 3.5）、TikTok 5万（ROAS 1.8）。团队想把TikTok预算砍了加到Google。

| 渠道 | 当前花费 | 当前ROAS | 边际ROAS | 建议动作 | |------|---------|---------|---------|---------| | Facebook | 30万 | 2.8 | 1.5 | 维持 | | Google | 15万 | 3.5 | 2.0 | 增加预算 | | TikTok | 5万 | 1.8 | 2.5 | 增加预算 |

决策反转：TikTok当前ROAS最低，但边际ROAS最高——说明它还在上升期，加大投入效率最高。Google虽然平均ROAS高，但边际ROAS已经下降。

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

• ROI：预算重新分配后整体ROAS提升20-30%，年增收50万+
• 难度：⭐⭐⭐☆☆（3/5）— 曲线拟合简单，但边际ROAS概念需要理解
• 优先级：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）— 直接决定广告预算的ROI

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

"""
ROAS Optimization and Budget Allocation — ROAS优化与预算分配
支持：花费-收入曲线拟合、边际ROAS计算、最优分配
"""

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize


class ROASOptimizer:
    """ROAS优化器"""

    def __init__(self):
        self.curve_params = {}

    def fit_spend_revenue_curve(self, channel, spends, revenues):
        """
        拟合花费-收入曲线: Revenue = a * Spend^b

        Args:
            channel: 渠道名
            spends: 历史花费数组
            revenues: 历史收入数组
        """
        spends = np.array(spends)
        revenues = np.array(revenues)

        # 对数线性回归: log(Revenue) = log(a) + b * log(Spend)
        log_spend = np.log(spends + 1)
        log_revenue = np.log(revenues + 1)

        # 简单线性回归
        n = len(spends)
        b = np.sum((log_spend - log_spend.mean()) * (log_revenue - log_revenue.mean())) / \
            np.sum((log_spend - log_spend.mean()) ** 2)
        log_a = log_revenue.mean() - b * log_spend.mean()
        a = np.exp(log_a)

        self.curve_params[channel] = {'a': a, 'b': b}
        return a, b

    def predict_revenue(self, channel, spend):
        """预测给定花费下的收入"""
        if channel not in self.curve_params:
            return 0
        params = self.curve_params[channel]
        return params['a'] * (spend ** params['b'])

    def marginal_roas(self, channel, spend):
        """计算边际ROAS"""
        if channel not in self.curve_params:
            return 0
        params = self.curve_params[channel]
        a, b = params['a'], params['b']
        # d(Revenue)/d(Spend) = a * b * Spend^(b-1)
        return a * b * (spend ** (b - 1))

    def optimize_budget(self, channels, total_budget, min_budget_per_channel=5000):
        """

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。