max_lag パラメータを設定する

Meridian モデルでは、時間 \(t\) のメディアが時間 \(t, t + 1, \dots , t + L\) の KPI に影響を与える可能性があります。ここで、整数 \(L\) は、ModelSpec の max_lag を使用してユーザーが設定するハイパーパラメータです。メディア効果は、max_lag を超える長期に及ぶ場合があります。ただし、遅延があるメディア効果は、モデルが幾何級数的な減衰を仮定しているため、0 に収束します。

実際には、max_lag を使用してメディア効果が及ぶ期間を短縮します。これは、モデルの収束の改善、モデルのランタイムの合理化、データ使用量の最大化（分散の低減）などのメリットがあるためです。max_lag を 2～10 の範囲に保つと、こうしたメリットとデメリットのバランスをとることができます。

max_lag を増やしても、費用対効果（ROI）の推定値も高まるとは限りません。その理由としては、時間 \(t\)のメディアが時間 \(t+L\)の KPI に影響を与える場合、時間 \(t+1, \dots , t+L\) のメディアが時間 \(t+L\)の KPI に及ぼす効果が損なわれる可能性があることが挙げられます。