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  "title": "BizSpring LIFT™ — 기여성과 분석 & AI Copilot",
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  "one_liner": "광고비가 실제로 만든 매출 만 남겨서 봅니다 ROAS는 광고를 보지 않았어도 구매했을 사람의 매출까지 성과로 계산합니다. LIFT™는 그 자연 발생분을 걷어내고 증분 매출(Lift) 만 남긴 iROAS 로 광고 ROI를 검증합니다. 로그인 도입 문의 GA4 · BigQuery …",
  "summary_bullets": [
    "LIFT™는 ROAS 대신 광고가 실제로 만든 증분 매출만 계산하는 iROAS로 광고 ROI를 검증하는 서비스입니다.",
    "기존 라스트클릭·매체별 리포트 합산이 실매출을 초과하고 채널 기여를 왜곡하는 문제를 해결합니다.",
    "광고 집행 전 추세로 기준선(반사실)을 추정하고 ITS 방식으로 실제 매출과의 차이를 증분 매출로 분리합니다.",
    "GA4·BigQuery·LIFT Tracker와 기존 UTM 택소노미 위에 그대로 얹혀 새로운 수집 체계 없이 도입할 수 있습니다.",
    "성과 요약, iROAS 분석, KPI별 매체 영향력, 전환 경로 네트워크, 이탈분석, AI Copilot 기능을 한 화면에서 제공합니다."
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  "body_md": "# 광고비가 실제로 만든 매출 만 남겨서 봅니다\n\nROAS는 광고를 보지 않았어도 구매했을 사람의 매출까지 성과로 계산합니다. LIFT™는 그 자연 발생분을 걷어내고 증분 매출(Lift) 만 남긴 iROAS 로 광고 ROI를 검증합니다.\n로그인 도입 문의\nGA4 · BigQuery · LIFT Tracker 위에 그대로 얹힙니다 — 새로운 수집 체계가 필요하지 않습니다.\n\n실제 운영 중인 LIFT™ 대시보드 화면\n지금의 현실\n\n## 성과는 늘 보고되는데, 증명은 되지 않습니다\n\n### 매체 리포트를 다 더하면 실제 매출보다 큽니다\n\nMeta도 Google도 TikTok도 같은 전환을 각자 자기 성과로 보고합니다. 합계는 부풀고, 어느 쪽 숫자를 믿어야 할지 알 수 없습니다.\n\n### 라스트클릭은 ‘마지막에 닿은 채널’만 칭찬합니다\n\n브랜드 검색과 리타기팅이 상위를 차지하고, 수요를 처음 만든 채널은 성과가 없는 것처럼 보입니다. 그 채널을 끄면 전체가 함께 내려앉습니다.\n\n### 그래서 예산 회의에서 증명이 안 됩니다\n\n“이 광고비가 정말 매출을 만들었나요?” 이 질문에 라스트클릭 ROAS로는 답이 되지 않습니다. 광고를 안 했어도 살 사람이 섞여 있기 때문입니다.\n\n패러다임의 전환\n\n## 질문이 바뀌면 답도 바뀝니다\n\n기여 분석(어트리뷰션)은 “누가 기여했는가”를 묻습니다. 증분 분석은 “광고가 없었다면 어떻게 됐을까”를 묻습니다. 둘은 경쟁 관계가 아니라 쓰임이 다릅니다 — 전자는 채널의 역할을 읽는 데, 후자는 예산을 움직이는 데 씁니다.\n\n비교 축 기존\n어트리뷰션 · 기여 분석\nLIFT™\niROAS · 증분 분석\n\n묻는 질문 이 전환에 누가 기여했는가\n광고가 없었다면 어떻게 됐을까\n\n계산 방식 접점들에 성과를 나눠 배분\n집행군과 기준선(반사실)의 차이를 측정\n\n답의 형태 상대 비중 — 합치면 100%\n절대 증감 — 늘어난 매출 그 자체\n\n포함되는 것 광고가 없어도 살 사람의 매출까지\n광고가 실제로 만든 매출만\n\n쓰임새 채널의 역할 해석\n예산 증액·감액 결정\n\n한계 모델을 바꾸면 결론이 바뀜\n집행 변동이 없으면 추정이 어려움\n\nLIFT™는 5가지 기여모델과 증분 분석을 함께 제공합니다. 기여모델로 채널의 역할(수요를 여는 채널 · 닫는 채널)을 읽고, iROAS로 예산을 결정합니다.\n\n작동 방식\n\n## 증분은 이렇게 계산됩니다\n\n‘광고가 없었다면’은 관측할 수 없는 값입니다. LIFT™는 그것을 추정해서 비교 대상으로 삼습니다.\n\n01\n\n### 기준선을 추정합니다\n\n광고 집행 이전 구간의 추세·계절성으로 ‘광고가 없었다면 이어졌을 매출’을 모델링합니다. 이것이 비교 대상이 되는 반사실(counterfactual)입니다.\n\n02\n\n### 증분만 분리합니다\n\nITS(Interrupted Time Series)로 집행 이후 실제 매출과 기준선의 차이를 계산합니다. 이 차이가 광고가 만들어낸 증분 매출(Lift)입니다.\n\n03\n\n### iROAS로 환산합니다\n\n증분 매출 ÷ 광고비 = iROAS. 채널별로 나란히 놓으면, 어디에 더 넣고 어디에서 빼야 하는지가 하나의 숫자로 정렬됩니다.\n\niROAS = 광고가 실제로 만든 증분 매출(Lift) ÷ 광고비\nROAS는 높은데 iROAS가 낮은 채널 — 이미 구매할 사람에게 광고비를 쓰고 있다는 신호입니다.\n\n도입 효과\n\n## 누가, 무엇을 얻습니까\n\n같은 데이터라도 자리에 따라 필요한 답이 다릅니다.\n\n광고대행사\n\n### 성과를 ‘주장’이 아니라 ‘증명’으로 바꿉니다\n\n증액·재계약 근거 — 담당 채널의 증분 기여를 광고주 언어로 제시합니다.\n리포트 합산이 실매출을 넘는 이유를 설명하고, 중복 계상을 걷어낸 숫자를 제시합니다.\n성과 하락 없이 줄일 수 있는 채널을 먼저 찾아, 삭감 요구에 방어 논리를 갖습니다.\n\n인하우스 퍼포먼스 마케터\n\n### 예산 배분의 기준선이 바뀝니다\n\n라스트클릭 상위가 아니라 증분 상위 채널로 예산을 옮깁니다.\n수요를 만드는 상단 퍼널 채널이 저평가되어 잘려나가는 것을 막습니다.\n주간 보고에 붙일 근거를 대시보드가 만들어 둡니다.\n\n데이터 · 그로스 팀\n\n### 새 수집 체계를 만들지 않아도 됩니다\n\nGA4 · BigQuery · LIFT Tracker 위에 그대로 얹힙니다. 기존 UTM 택소노미를 씁니다.\n기여모델 5종(해석용)과 증분 분석(의사결정용)을 분리해 함께 운용합니다.\nAI Copilot이 지표 질의와 다음 액션 제안까지 이어받습니다.\n\n제품\n\n## 한 화면에서 끝나는 분석\n\n클라이언트와 기간을 고르면 모든 화면이 같은 기준으로 정렬됩니다. 화면 사이를 옮겨 다니며 숫자를 맞출 필요가 없습니다.\n\n로그인\n성과 요약 핵심 KPI와 퍼널을 직전 동일 기간과 비교\niROAS 분석 증분 매출 기반으로 채널별 진짜 ROI 검증\nKPI별 매체 영향력 단계별 KPI에 어떤 매체가 기여했는지 모델별 비교\n전환 경로 네트워크 채널 조합과 순서를 그래프로 — opener·closer 판별\n이탈분석 퍼널 병목 구간과 매체별 이탈 패턴\nAI Copilot 자연어 질의와 실행 가능한 액션 제안\n\n도입\n\n## 쓰던 것 위에 얹힙니다\n\nLIFT™는 gmp.ai 운영 사이클에서 성과를 확인하는 자리에 놓입니다. 수집을 새로 설계하지 않고, 이미 쌓고 있는 데이터를 그대로 씁니다.\n\nTarget\n진단 · 타겟팅\n\nCampaign\n소재 · 집행\n\nRevenue\n성과 검증\nLIFT™\n\nOptimize\n재배분 · 개선\n\n데이터 소스\nGA4 · BigQuery · LIFT Tracker\n\n식별 체계\n기존 UTM 캠페인 택소노미 그대로\n\n분석 엔진\n기여모델 5종 + ITS 증분 추정\n\n## 광고비의 절반이 어디서 낭비되는지, 이제 지목할 수 있습니다\n\n증분으로 검증된 성과는 예산 회의의 언어를 바꿉니다. 도입 상담을 남겨 주시면 데이터 환경에 맞춰 안내드립니다.\n도입 문의 로그인\n\n출처: https://lift.gmp.ai/login",
  "related_slugs": [],
  "faq": [
    {
      "a": "ROAS는 광고를 보지 않았어도 구매했을 사람의 매출까지 포함해 계산합니다. iROAS는 광고가 없었다면 발생했을 매출(기준선)을 추정해 제외하고, 광고로 인해 실제로 늘어난 증분 매출만으로 계산합니다. 그래서 ROAS는 높은데 iROAS가 낮다면 이미 구매할 사람에게 광고비를 쓰고 있다는 신호입니다.",
      "q": "ROAS랑 iROAS는 뭐가 다른가요?"
    },
    {
      "a": "Meta, Google, TikTok 등 각 매체가 같은 전환을 각자 자기 성과로 중복 보고하기 때문입니다. LIFT™는 이런 중복 계상을 걷어내고 실제 증분 매출을 제시해 이 문제를 설명합니다.",
      "q": "매체별 리포트를 다 더하면 실제 매출보다 커지는 이유가 뭔가요?"
    },
    {
      "a": "아니요. LIFT™는 GA4·BigQuery·LIFT Tracker 위에 그대로 얹히며 기존 UTM 캠페인 택소노미를 그대로 사용합니다. 새로운 수집 체계를 별도로 설계할 필요가 없습니다.",
      "q": "기존에 쓰던 GA4나 UTM 체계를 새로 바꿔야 하나요?"
    },
    {
      "a": "광고 집행 이전 구간의 추세와 계절성으로 '광고가 없었다면 이어졌을 매출'인 기준선(반사실)을 모델링합니다. 이후 ITS(Interrupted Time Series) 방식으로 실제 매출과 기준선의 차이를 계산해 이를 증분 매출(Lift)로 봅니다. 이 증분 매출을 광고비로 나누면 iROAS가 됩니다.",
      "q": "증분 매출은 어떻게 계산하나요?"
    },
    {
      "a": "네, LIFT™는 5가지 기여모델과 증분 분석을 함께 제공합니다. 기여모델로는 채널이 수요를 여는 역할인지 닫는 역할인지 해석하고, iROAS로는 실제 예산 증액·감액을 결정하는 데 사용합니다.",
      "q": "기여모델(어트리뷰션)과 증분 분석은 같이 쓸 수 있나요?"
    }
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