AI × 數據分析

LLM-as-judge 怎麼用？自動分數好看≠可直接上線。先鎖相關性、準確度、完整度與評審提示詞，再定人工抽檢比例；對得上再上線。

GenAI／AI 報表輸出怎麼驗證？數字好看≠可直接決策。先做抽樣對帳、口徑比對、極端值檢查；對得上再信，對不上就先別加碼。

AI 導購漏斗數據看起來完整，仍可能不能決策。加預算前先答五題：身分是否同一人、漏斗步驟單位、欄位截斷、成本錯誤口徑、有沒有對照組。

RAG 混合檢索要把向量相似度與關鍵字（如 BM25）合排；只靠向量常漏活動碼、SKU 與條款編號。本文用失敗模式說明 parent-child chunking 與混合排序何時仍會答錯、怎樣改。

UTM 命名規則要一律小寫、固定分隔符；否則 fb、facebook、FB 會在 GA4 來源報表拆成多列。本文附可複製模板與歷史清理做法。

上線前用六列檢查表讀投放代理：訊號是否對齊目標、護欄與組合是否人工可審、對照組是否存在、規則庫與權限誰負責。

行銷團隊把生成式 AI 與自動化接進內容、客服與投放時，容易跳過用途、資料與覆核。本文把香港金管局 BDAI／GenAI 消費者保障原則，提煉成五道行銷版檢查關，並補上台灣個資治理層對照。

Mixpanel 在 10 月 1 日推出 Agent Intelligence（早期試用，Beta），AI 代理的對話可以直接放進漏斗。以一個示範網店情境，逐項核對身分、對話分組、欄位截斷、成本與錯誤口徑、對照組和私隱，再決定報表能信多少。