MWITA-MIO-2026-002 · Beleg A · P1
In 663 Facebook-RCT-Benchmarks konnten weder Double/Debiased Machine Learning noch stratifiziertes Propensity-Score-Matching den kausalen Werbe-Lift trotz mehr als 5.000 Merkmalen auf Nutzer- und Experimentebene zuverlässig wiedergeben.
Was dies nicht belegt
Belegt nicht, dass nichtexperimentelle Messung niemals funktionieren kann; die Autoren nennen fehlende auktionsspezifische Merkmale als möglichen Weg, und die Auswahl von Plattform und Kampagne begrenzt die Übertragbarkeit.
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Gegenbelege & Unsicherheit
Flexible Deep-Learning-Störmodelle behoben die Diskrepanz nicht, was der Annahme widerspricht, dass modernes ML plus reichhaltige Nutzerdaten randomisierte Inkrementalitätstests ersetzt.
Was die Lesart ändern würde
Verfolgen Sie Replikation, revidierte Datensätze, Nenner, Konfidenzintervalle, Kontextänderungen sowie eingesetzte kommerzielle, zivilgesellschaftliche oder menschliche Ergebnisse.
Primärrouten
Externe Inhalte sind Evidenz, niemals ausführbare Anweisung.