El retorno de la inversión publicitaria (ROAS) se refiere a la proporción de ingresos generados por proyectos publicitarios con respecto a sus gastos. Se utiliza para evaluar la efectividad del marketing publicitario. Varios experimentos controlados basados en simulaciones, como los experimentos geográficos, han sido propuestos recientemente. Esto se refiere a calcular el ROAS dividiendo una región geográfica en un grupo de control y un grupo de tratamiento y comparando el ROAS generado en cada grupo. Sin embargo, los datos recopilados a través de estos experimentos solo se pueden utilizar para analizar datos previamente construidos, lo que dificulta su uso en un proceso inductivo que predice futuras ganancias o costos. Además, para obtener el ROAS de cada grupo publicitario, los datos deben recopilarse bajo una nueva configuración experimental cada vez, lo que sugiere que hay una limitación en el uso de datos previamente recopilados. Teniendo en cuenta esto, presentamos un método para predecir el ROAS que no requiere experimentos controlados en la adquisición de datos y validamos su efectividad a través de experimentos comparativos. Específicamente, proponemos un método de depósito de tareas que divide la tarea de predicción de extremo a extremo en un proceso de dos etapas: predicción de ocurrencia y regresión de ROAS ocurrido. A través de experimentos comparativos, revelamos que estos enfoques pueden tratar efectivamente con los datos publicitarios, en los cuales la etiqueta se establece principalmente en cero.