TopsTip在面对平台归因问题时，增量测试成为了许多直面消费者品牌的默认解决方案。Meta和Google常常同时声称对同一转化负责，这让预算分配变得复杂。虽然增量测试能揭示某些渠道的需求创造能力，但单靠这一点并不足以做出明智的预算决策。
增量测试无法单独回答预算分配问题
增量测试的标准方法是进行提升研究，以找出哪些渠道在创造需求，哪些在收割需求，然后据此重新分配预算。然而，这种方法并不完整，可能导致一些品牌做出错误决定，例如削减那些在独立提升测试中表现不佳的上层漏斗渠道，结果是总收入下降。
增量测试只能衡量特定渠道或活动的因果影响，这对了解营销对整体业务的贡献并无帮助。举个例子，假设一个客户在周一看到Meta广告但没有点击，周三通过品牌搜索广告转化。Meta记录了一个浏览转化，Google记录了最后点击转化。各自的提升研究可能显示出微小的增量贡献，但事实上，这两个广告都发挥了作用，只是作用不同。
缺失的指标：营销效率比（MER）
营销效率比（MER），即总收入除以总广告支出，是唯一不考虑哪个渠道获得归因的常用指标。它将营销视为一项投资，产生一条收入流。这正是企业层面上营销的实际情况，也是财务主管和创始人在查看绩效时真正关注的问题。
MER本身并不足够，它无法指导预算内的分配，而且可能因季节性或自然需求增长而夸大。但它回答了一个根本问题：整体营销投资是否在业务层面产生了可接受的回报？一旦有了这个锚点，其他层次的角色就会更加清晰。
有效的三层测量体系
一个坚实的测量体系有三层，每层回答不同的问题。品牌犯的错误是用任何一层去回答需要其他层的问题。例如，因为品牌搜索完成了销售就削减Meta，这将归因视为因果。信任Meta报告的广告支出回报率也是同样的逻辑倒置。
增量测试并不像现在这样简单，在某些情况下，其成本比他们愿意投资的要高得多。好消息是，到2025年，运行增量测试的成本已经大幅下降。
平台原生的提升研究
Meta的转化提升和Google的转化提升在现有广告平台内运行，无需额外费用。根据Google的官方转化提升文档，平台现在为预算超过5000美元和1000次转化的研究报告方向性提升结果。通过向Bayesian统计方法的过渡，这些研究可以在比旧的频率方法要求更低的预算和转化数量下运行。
然而，平台原生测试有明显的局限性。它们只能测量运行测试的平台内的增量效果，因此无法解释跨渠道的影响。应将结果视为一个输入，而不是最终判决。
