加入新推出的
Discord 社区，展开实时讨论，获得同行支持，并直接与 Meridian 团队互动！
Uzasadnienie wnioskowania przyczynowego i modelowania Bayesa
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Uzasadnienie wnioskowania o przyczynach jest proste,
atrakcyjne. Wszystkie wielkości szacowane przez modelowanie marketing miksu wskazują na związek przyczynowo-skutkowy. ROI,
krzywe reakcji, a optymalna analiza budżetu zależy od wpływu wydatków na marketing
wpływa na wskaźniki KPI, biorąc pod uwagę, co by się stało, gdyby wydatki na marketing
był inny. Z perspektywy południka południka nie ma żadnej alternatywy
lecz o użycie metodologii wnioskowania przyczynowego.
Meridian to model regresji. Efekty marketingowe mogą być
interpretowany jako przyczynowy zawdzięcza zdefiniowanym szacunkom i przyjętym założeniam
(np. przyczynowy DAG). Chociaż te założenia mogą nie spełniać wszystkich wymagań
informacje o założeniach są jasno ujawnione
podjąć decyzję.
Chociaż modelowanie Bayesa nie jest konieczne do wnioskowania przyczynowego,
Meridian stosuje podejście Bayesa, ponieważ zapewnia:
zalety:
- Wcześniejsze wersje modelu Bayesa pozwalają w intuicyjny sposób
regularne dopasowanie każdego parametru zgodnie z wcześniejszymi informacjami i
wybranej siły regularyzacji. Regularyzacja w modelu marketing miksu jest konieczna, ponieważ
gdy liczba zmiennych jest duża, korelacje są często wysokie,
efekty w mediach (z reklamami reklamowymi i malejącym zwrotem) są złożone.
- Meridian oferuje opcję zmiany parametrów modelu regresji
pod względem ROI, co pozwala wcześniej na zastosowanie niestandardowego zwrotu z inwestycji. Dowolne
dostępnych informacji, w tym wyników eksperymentu, można wykorzystać do ustalenia
które regularnie osiągają wyniki, w które wierzysz
jest odpowiedni.
- Przekształcenia zmiennych mediów (adstock i malejący zwrot) są:
nieliniowe, a parametrów tych przekształceń nie można oszacować przez
mieszanych modeli liniowych. Meridian wykorzystuje najnowocześniejsze rozwiązania
Próbkowanie MCMC
technikami, aby
do rozwiązania tego problemu.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-09-05 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2024-09-05 UTC."],[[["\u003cp\u003eMeridian adopts a causal inference perspective to measure the true impact of marketing spending on key performance indicators (KPIs) such as ROI, response curves, and optimal budget allocation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilt as a Bayesian regression model, Meridian leverages causal assumptions and transparently discloses them, allowing advertisers to assess their applicability.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Bayesian approach in Meridian provides robust regularization, incorporates prior knowledge about ROI, and effectively handles non-linear media effects through advanced sampling techniques.\u003c/p\u003e\n"]]],["Meridian uses causal inference methodology because MMM estimates imply causality, analyzing how marketing spend affects KPIs. This regression model defines estimands and makes assumptions, which are disclosed for transparency. It employs a Bayesian approach for regularization via prior distributions, reparameterization using ROI priors, and handling nonlinear media variable transformations like adstock and diminishing returns through MCMC sampling techniques. These techniques are needed due to high variable counts and complex media effects.\n"],null,["# Rationale for causal inference and Bayesian modeling\n\nThe reason for taking a causal inference perspective is straightforward and\ncompelling. All of the quantities that MMM estimates imply causality. ROI,\nresponse curves, and optimal budget analysis pertain to how marketing spending\naffects KPIs, by considering what would have happened if the marketing spend had\nbeen different. The Meridian design perspective is that there is no alternative\nbut to use causal inference methodology.\n\nMeridian is a regression model. The fact that marketing effects can be\ninterpreted as causal is owed to the estimands defined and the assumptions made\n(such as the causal DAG). Although these assumptions might not hold for every\nadvertiser, the assumptions are transparently disclosed for each advertiser to\ndecide.\n\nAlthough Bayesian modeling is not necessary for causal inference,\nMeridian takes a Bayesian approach because it offers the following\nadvantages:\n\n1. The prior distributions of a Bayesian model offer an intuitive way to regularize the fit of each parameter according to prior knowledge and the selected regularization strength. Regularization is necessary in MMM because the number of variables is large, the correlations are often high, and the media effects (with adstock and diminishing returns) are complex.\n2. Meridian offers the option to reparameterize the regression model in terms of ROI, allowing the use of any custom ROI prior. Any and all available knowledge, including experiment results, can be used to set priors that regularize towards results you believe in with the strength you believe is appropriate.\n3. Media variable transformations (adstock and diminishing returns) are nonlinear, and the parameters of these transformations cannot be estimated by linear mixed model techniques. Meridian uses state-of-the-art [MCMC sampling\n techniques](/meridian/docs/basics/bayesian-inference#mcmc-convergence) to solve this problem."]]
