铅笔素描:一只盛水的浅盘泛起同心涟漪,波纹一路扩散到远处,托起一片小小的青绿色叶子。

投放案例复盘

模型上线做内容投放,用量什么时候动?

一个新的大语言模型在 OpenRouter 上线,同期由 Tutti 执行创作者内容投放。我们把活动交付的有效曝光和该模型的公开请求量放在同一条时间线上,看两条曲线怎么对话——客户与模型信息已按保密约定匿名。

Tutti Research发布 约 6 分钟阅读

投放效果最诚实的检验,是把我们交付的曝光和客户自己的业务曲线放在一起。这个案例里客户的业务曲线是公开的:模型在 OpenRouter 的每日请求量任何人都能查。本文所有曝光数字用的都是有效曝光口径——剔除违规账号的帖子、剥离检测到的异常灌入流量、没有真实互动支撑的浏览按梯度折算,和创作者结算是同一套数字。

先看结论
  • 模型用量的加速期出现在活动曝光高峰之后 1–2 天(秩相关 ρ ≈ 0.86)——时间线支持「内容投放拉动了试用」。
  • 活动累计交付有效曝光 105 万(目标 100 万,达成 105%);活动期间该模型日请求量从 ~1.7M 加速到 ~3M。
  • 上线后的第一波流量、以及后期 ~3M/日的平台期,都不是活动带来的——我们不把它们算进活动效果。
  • 给品牌方:评估窗口至少给到曝光后 2–3 天;同样预算密集交付更容易打出可见拐点;要求供应商报有效曝光、主动划归因边界。
时间线

先有曝光,后有用量

活动曝光峰出现在上线后第 3 天,模型请求峰出现在第 7 天。请求量唯一一段加速期(+3 → +7 天,日请求 +1.34M)正好落在活动约 91 万有效曝光集中交付(+2 ~ +5 天)之后的 1–2 天里。

曝光在前,用量在后
上:该模型在 OpenRouter 的每日请求量(公开图表读数)。下:活动每日新增有效曝光。横轴为距模型上线日的天数
1M2M3M0.1M0.2M0.3M曝光在前,用量在后 · 响应集中在曝光后 1–2 天OpenRouter 日请求活动有效曝光日增3.22M0.35M上线+1+2+3+4+5+6+7+8

OpenRouter 数值取自其模型页公开图表,读数误差 ±5% 量级;末日之后的数据未走完整天,不计入。

逐日对照
距上线日OpenRouter 请求 (M)活动新帖有效曝光日增累计有效曝光 (M)
上线0.10000.00
+11.6324,8690.00
+21.6810139,7430.15
+3 · 活动曝光峰1.8858349,1440.49
+42.4212260,1490.75
+53.0011159,8900.91
+62.97154,1540.97
+7 · 请求峰3.22134,2891.00
+82.93015,4731.02

交付量只计创作者原创内容——助推产生的回复、引用属于加热手段,不重复计入交付。表内为逐日观测累计 102 万,结算最终确认 105 万(结算时点数据略新于本表)。

相关性

把曝光往后推两天,名次几乎完全对上

9 天窗口内,当天曝光和当天请求几乎不相关;把活动曝光往后推 1–2 天再对,秩相关升到 0.86。「累计曝光」比「当日曝光」更能解释请求量(r 0.90)。

当天曝光 vs 当天请求
ρ 0.32 · r 0.04
曝光 1 天后的请求
ρ 0.52 · r 0.26
曝光 2 天后的请求
ρ 0.86 · r 0.65
累计曝光 vs 当天请求
ρ 0.88 · r 0.90

ρ 是秩相关(Spearman):只看「名次对不对得上」——曝光最多的那几天,是不是也是请求涨得最多的那几天。1 代表名次完全一致,0 代表毫无关系;它不受个别极端天数放大,适合这种短窗口的方向判断。r 是常规线性相关(Pearson)。

读法:符合「看到内容 → 过一两天去试」的转化路径;累计曝光更能解释用量,说明内容投放起的是积累认知的作用,而不是当天点击直达。

归因边界

哪些是活动带来的,哪些不是

把不能归因的部分明确写掉,剩下的结论才站得住。可以负责任地说的是:活动期间该模型日请求量从 ~1.7M 加速到 ~3M,加速的时间点与活动曝光交付的时间点吻合。

活动带来了什么
  1. 看到内容的人过 1–2 天才去试——滞后相关 ρ 从 0.32 升到 0.52 / 0.86,转化路径清晰。
  2. 请求量唯一一段加速期(+3 → +7 天)正好出现在活动约 91 万有效曝光集中交付(+2 ~ +5 天)之后。
  3. 累计曝光比当日曝光更能解释用量——内容投放积累的是认知,效果会延续到投放之后。
我们不揽功的部分
  1. 上线次日的第一波流量不是活动带的:当天活动几乎还没起量,那是模型上线与平台限时免费的自然热度。
  2. 后期的高位平台期也不是:请求量维持在 ~3M/日时,活动新增曝光已经很小——留住用户靠的是产品本身。
  3. 观察只有 9 天,且请求量是全球的、活动面向中文社交平台——相关不等于全部因果,我们按最保守的口径下结论。
启示

给品牌方的三个启示

这次复盘里可以直接搬走的三件事。

  1. 01
    效果滞后 1–2 天,别用当天数据判投放的生死

    曝光当天和用量几乎不相关,推后两天名次几乎完全对上。如果投放第二天看后台没动静就叫停,正好停在转化到来之前。评估窗口至少给到曝光后 2–3 天。

  2. 02
    内容投放攒的是认知,密集交付更容易看见拐点

    累计曝光比当日曝光更能解释用量(r 0.90)——起作用的是攒起来的认知,不是当天的点击直达。同样的预算,集中在几天内打透,比细水长流更容易在用量曲线上留下一个可辨认的拐点。

  3. 03
    要求供应商报「有效曝光」,并说清不揽功的部分

    报出来的曝光应当剔除违规账号和异常灌入流量、按真实互动折算——报给你的量就是实际计酬的量。同样重要的是边界:哪些流量不是活动带来的,供应商应当主动写出来。敢报净值、敢划边界的数据,才值得拿来做决策。

客户与模型信息已按保密约定匿名,时间轴以模型上线日为原点,案例时间为 2026 年夏。有效曝光与创作者结算同源:剔除违规账号的帖子、剥离检测到的异常灌入流量、没有真实互动支撑的浏览量按梯度折算——我们报给品牌方的量,就是我们实际付钱的量。

主题标签

让下一次上线,在用量曲线上看得见

Tutti 连接经过审核的 𝕏 创作者与品牌方,交付只认有效曝光与真实互动。