用 Goosehead Insurance 的數字案例理解文字生成式 AI 對行銷成效的影響。
Goosehead Insurance 使用大型語言模型協助建立 benefits statements、FAQ、差異化文案與 market analysis；原書報告 email click-through rate（CTR）增加 22%，website traffic 增加 87%。
| KPI | 原書變化 |
|---|---|
| Email CTR | +22% |
| Website traffic | +87% |
若已知基期，可用 =Baseline*(1+Increase)。例如教材 What-if 基期 CTR=4.0%，則 4%×1.22=4.88%；基期流量 100,000 visits，則 100000×1.87=187000。
| 教材假設基期 | 套用原書增幅後 |
|---|---|
| CTR 4.0% | 4.88% |
| Traffic 100,000 | 187,000 |
原書支持「成效增加」，但沒有提供基期與實驗設計，因此不能直接宣稱所有增幅皆由生成式 AI 單獨造成。
根據以下已計算的 CTR 與 traffic 前後值，分析可能的商業意義與需要進一步驗證的因果因素；不要自行新增 campaign 數據。
**題目：**若基期 CTR 為 6%，同樣 +22% relative increase，結果是多少？
參考解答：6%×1.22=7.32%，增加 1.32 個百分點。