Définir le paramètre max_lag

Le modèle Meridian permet aux médias à l'instant \(t\) d'affecter le KPI aux instants \(t, t + 1, \dots , t + L\) , où l'entier \(L\) est un hyperparamètre défini par l'utilisateur à l'aide du max_lag de ModelSpec. Le média peut avoir un effet durable qui peut se prolonger au-delà de max_lag. Toutefois, l'effet média différé converge vers zéro, en raison de l'hypothèse de régression géométrique du modèle.

En pratique, max_lag est utilisé pour limiter la durée pendant laquelle le média peut avoir un effet, car il présente des avantages tels que l'amélioration de la convergence du modèle, des durées d'exécution raisonnables et une utilisation maximale des données (réduction de la variance). Le maintien de max_lag dans la plage de 2 à 10 permet d'obtenir un bon équilibre entre ces avantages et inconvénients.

L'augmentation de max_lag ne signifie pas nécessairement que les estimations du ROI augmenteront également. En effet, si le média à l'instant \(t\)peut affecter le KPI à l'instant \(t+L\), cela peut nuire à l'effet média à l'instant \(t+1, \dots , t+L\) sur le KPI à l'instant \(t+L\).