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！
เหตุผลของการอนุมานทั่วไปและการสร้างแบบจำลองแบบ Bayesian
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เหตุผลของการใช้มุมมองการอนุมานทั่วไปนั้นตรงไปตรงมาและ
น่าสนใจ จํานวนทั้งหมดที่ MMM ประมาณไว้นั้นบ่งบอกถึงความเป็นเหตุเป็นผล ROI
กราฟการตอบสนอง และการวิเคราะห์งบประมาณที่เหมาะสมเกี่ยวข้องกับการใช้จ่ายด้านการตลาด
ส่งผลต่อ KPI โดยพิจารณาว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากการใช้จ่ายทางการตลาด
แตกต่าง มุมมองการออกแบบของเมริเดียนคือ ไม่มีทางเลือก
แต่ควรใช้วิธีการอนุมานเชิงเหตุผล
เส้นเมริเดียนเป็นโมเดลการถดถอย ข้อเท็จจริงที่ว่าผลลัพธ์ทางการตลาดอาจ
ได้รับการตีความว่าเป็นเหตุเป็นผลสำเร็จจากค่าประมาณที่กำหนดไว้ และข้อสันนิษฐานที่เกิดขึ้น
(เช่น DAG ทั่วไป) แม้ว่าสมมติฐานเหล่านี้
อาจไม่คงอยู่สำหรับ
ผู้ลงโฆษณา และมีการเปิดเผยสมมติฐานอย่างโปร่งใสสำหรับผู้ลงโฆษณาแต่ละราย
ตัดสินใจ
แม้ว่าการสร้างแบบจำลองแบบ Bayesian จะไม่จำเป็นสำหรับการอนุมานเชิงเหตุผล
เมริเดียนใช้แนวทางแบบเบย์ เนื่องจากมีองค์ประกอบดังนี้
ข้อดี:
- การกระจายของโมเดล Bayesian ที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ ทำให้สามารถ
ปรับพารามิเตอร์แต่ละตัวให้เหมาะสมตามความรู้ที่มีมาก่อนหน้านี้และ
ความแรงของการกำหนดมาตรฐานที่เลือก จำเป็นต้องกำหนดมาตรฐานใน MMM เนื่องจาก
จำนวนตัวแปรมีมาก ความสัมพันธ์มักสูง และ
เอฟเฟกต์สื่อ (ที่มีโฆษณาสต็อกและผลตอบแทนลดลง) นั้นซับซ้อน
- Meridian มีตัวเลือกในการเปลี่ยนพารามิเตอร์ของโมเดลการถดถอย
ในแง่ของ ROI ซึ่งช่วยให้สามารถใช้ ROI ที่กำหนดเองก่อนหน้านี้ได้ ทั้งหมด
ความรู้ที่มี รวมถึงผลการทดสอบ ซึ่งสามารถใช้เพื่อกำหนดข้อมูล
ที่มุ่งสู่ผลลัพธ์ที่คุณเชื่อมั่น ด้วยพลังที่คุณเชื่อว่า
เหมาะสม
- การเปลี่ยนรูปแบบตัวแปรสื่อ (โฆษณา Adstock และผลตอบแทนที่ลดลง)
ไม่เป็นเชิงเส้น และพารามิเตอร์ของการเปลี่ยนรูปแบบเหล่านี้ไม่สามารถประมาณได้ด้วย
เทคนิครูปแบบผสมเชิงเส้น เมริเดียนใช้ความทันสมัย
การสุ่มตัวอย่าง MCMC
เทคนิคเพื่อ
แก้ปัญหานี้ได้
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-09-05 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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."]]
