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！
Обоснование причинно-следственного вывода и байесовского моделирования
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Причина принятия подхода причинного вывода проста и убедительна. Все величины, которые оценивает МММ, подразумевают причинность. Окупаемость инвестиций, кривые отклика и анализ оптимального бюджета относятся к тому, как маркетинговые расходы влияют на ключевые показатели эффективности, путем рассмотрения того, что произошло бы, если бы маркетинговые расходы были другими. С точки зрения дизайна Меридиана, нет другой альтернативы, кроме как использовать методологию причинного вывода.
Меридиан — это регрессионная модель. Тот факт, что маркетинговые эффекты можно интерпретировать как причинно-следственные, обусловлен определенными оценками и сделанными предположениями (такими как причинный DAG). Хотя эти предположения могут не выполняться для каждого рекламодателя, они прозрачно раскрываются, и каждый рекламодатель может принять решение.
Хотя байесовское моделирование не является необходимым для причинного вывода, Meridian использует байесовский подход, поскольку он предлагает следующие преимущества:
- Априорные распределения байесовской модели предлагают интуитивный способ регуляризации подбора каждого параметра в соответствии с предварительными знаниями и выбранной силой регуляризации. Регуляризация необходима в МММ, потому что количество переменных велико, корреляции часто высоки, а эффекты СМИ (рекламные акции и уменьшающаяся доходность) сложны.
- Meridian предлагает возможность перепараметризации регрессионной модели с точки зрения рентабельности инвестиций, что позволяет предварительно использовать любую пользовательскую рентабельность инвестиций. Любые и все доступные знания, включая результаты экспериментов, можно использовать для установки априорных значений, которые приводят к результатам, в которые вы верите, с той силой, которую вы считаете подходящей.
- Преобразования переменных СМИ (рекламные акции и убывающая доходность) являются нелинейными, и параметры этих преобразований не могут быть оценены с помощью методов линейной смешанной модели. Для решения этой проблемы компания Meridian использует самые современные методы отбора проб MCMC .
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-10-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2024-10-26 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."]]
