订阅服务中内容上线增量获客的估计方法

订阅服务在估计内容上线对获客的因果影响时面临难题。客户购买的是订阅而非单篇内容，一旦订阅，他们可能会消费许多内容，不仅限于吸引其使用该服务的内容。本文提出一种可扩展的方法，用于在无法进行随机实验的订阅商业模式下估计内容上线的增量获客影响。我们的方法利用简单假设将问题转化为一个等价问题：未因内容上线而加入的新订阅者的预期消费率是多少？我们使用上线前刚加入的新订阅者的消费率来估计这一反事实消费率，同时对与订阅者属性、产品内体验和季节性相关的变化进行修正。随后，我们将反事实消费率与实际消费率进行比较，以反推出获客估计值。我们的方法在内容/天/地区粒度上提供顶层影响估计。此外，为实现订阅者级别的归因，我们提出一种算法，将特定个人账户分配以加总至顶层估计。订阅者级别归因通过求解一个优化问题得到，该问题在最大化归因于各内容的订阅者增量倾向的同时，最小化被归因于多于一个内容的订阅者数量。最后，在缺乏确定真值的情况下，我们提出了几种验证方法，可用于评估这些方法所生成影响估计的合理性。