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2025年互联网营销师AI在营销KPI预测与优化中的应用专题试卷及解析1

2025年互联网营销师AI在营销KPI预测与优化中的应

用专题试卷及解析

2025年互联网营销师AI在营销KPI预测与优化中的应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在AI驱动的营销KPI预测中，以下哪项技术最适合处理非结构化文本数据（如

用户评论）的情感分析？

A、决策树算法

B、自然语言处理（NLP）

C、线性回归模型

D、聚类分析

【答案】B

【解析】正确答案是B。自然语言处理（NLP）是专门用于处理和分析文本数据的

技术，能够有效识别用户评论中的情感倾向，从而辅助预测相关KPI。A选项决策树

主要用于分类和回归任务，但不擅长处理文本；C选项线性回归适用于数值型预测，无

法直接处理文本；D选项聚类分析用于无监督分组，不适用于情感分析。知识点：NLP

在营销数据分析中的应用。易错点：混淆NLP与传统机器学习算法的适用场景。

2、AI在优化广告投放KPI时，最常使用的实时调整策略是？

A、基于历史数据的季度预算分配

B、人工手动调整出价

C、程序化自动竞价（如RTB）

D、固定CPM计费模式

【答案】C

【解析】正确答案是C。程序化自动竞价（如RTB）利用AI算法实时分析用户行为

并动态调整出价，是优化广告KPI的核心策略。A选项季度调整滞后性太强；B选项

人工调整效率低且难以应对实时变化；D选项固定CPM无法实现动态优化。知识点：

程序化广告与AI实时优化。易错点：误认为人工调整比自动化更精准。

3、在预测用户生命周期价值（LTV）时，AI模型最依赖的数据维度是？

A、单次购买金额

B、用户社交关系网络

C、历史行为序列（如浏览、点击、购买）

D、设备操作系统类型

【答案】C

【解析】正确答案是C。历史行为序列能全面反映用户偏好和活跃度，是LTV预测

的核心输入。A选项仅反映单次价值；B选项社交数据对LTV影响较小；D选项设备

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类型与价值关联性弱。知识点：用户行为数据在预测模型中的权重。易错点：过度关注

单一交易数据而忽略行为连续性。

4、AI在营销KPI优化中，“多臂老虎机”（MAB）算法主要用于解决什么问题？

A、客户流失预警

B、广告创意A/B测试效率

C、邮件发送时间优化

D、社交媒体内容分类

【答案】B

【解析】正确答案是B。MAB算法通过动态分配流量到不同广告创意，快速识别最

优方案，提升测试效率。A选项流失预警通常用分类模型；C选项时间优化需时序分

析；D选项内容分类属于监督学习任务。知识点：强化学习在营销实验中的应用。易错

点：混淆MAB与传统A/B测试的区别。

5、以下哪项是AI预测营销KPI时常见的”数据漂移”现象？

A、训练数据量不足

B、模型过拟合历史数据

C、用户行为模式随时间变化

D、数据标注错误

【答案】C

【解析】正确答案是C。数据漂移指数据分布随时间变化（如用户偏好改变），导致

模型性能下降。A选项是数据量问题；B选项是模型复杂度问题；D选项是数据质量问

题。知识点：模型监控与数据漂移。易错点：将数据漂移与过拟合混淆。

6、AI优化KPI时，“特征工程”的主要目的是？

A、减少模型训练时间

B、提升原始数据的预测能力

C、简化用户界面操作

D、降低数据存储成本

【答案】B

【解析】正确答案是B。特征工程通过转换、组合原始数据，生成更具预测性的特

征，直接提升模型效果。A、C、D选项均为间接或无关影响。知识点：特征工程在机

器学习中的核心作用。易错点：认为特征工程仅为了技术效率而非预测效果。

7、在AI驱动的KPI预测中，“归因分析”主要用于解决？

A、用户画像构建

B、广