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！
Nedensel çıkarım ve Bayes modellemesinin gerekçesi
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Nedensel çıkarım perspektifinin açık ve net bir nedeni var.
daha ilgi çekici hale getirebilirsiniz. MKM tahminlerinin tüm miktarları nedensellik anlamına gelir. YG,
ve optimum bütçe analizi, pazarlama harcamalarının
pazarlama harcaması yapmış olsaydık ne olacağını göz önünde bulundurarak, TPG'leri
farklı oldu. Meridyen tasarımı bakış açısına göre, sisteme
nedensel çıkarım metodolojisini
kullanmayı tercih edebilirsiniz.
Meridyen bir regresyon modelidir. Pazarlama etkilerinin tek başına
nedensel olarak yorumlanması, tanımlanan tahminlere ve yapılan varsayımlara
(ör. nedensel DAG). Bu varsayımlar her kişi için geçerli olmasa da
bu varsayımlar her reklamveren için şeffaf bir şekilde açıklanır.
karar verir.
Bayes modellemesi nedensel çıkarım için gerekli olmasa da
Meridian aşağıdaki özellikleri sunduğu için Bayes yaklaşımını kullanır:
avantajları:
- Bir Bayes modelinin önceki dağıtımları, problemin çözümü için
her parametrenin uyumunu önceki bilgilere ve
normalleştirme gücünü belirtir. MKM'de düzenleme yapılması gerekir çünkü
ve değişkenin sayısı çoksa, korelasyonlar da çoğu zaman yüksek
medya efektleri (reklam stoku ve azalan getiriler ile) karmaşıktır.
- Meridian, regresyon modelini yeniden parametreleştirme seçeneği sunar
herhangi bir özel YG'nin kullanılmasına olanak tanıyacak. Herhangi biri ve tümü
deneme sonuçları da dahil olmak üzere, mevcut bilgilerin, dönüşümünüzle birlikte
ve inandığınız güçle, inandığınız sonuçlara göre düzenli hale gelen
uygun olur.
- Medya değişkeni dönüşümleri (reklam stoku ve azalan getiriler)
ve bu dönüşümlerin parametreleri Google Analytics 4'e göre
doğrusal karma model tekniklerini anlatacağım. Meridian son teknoloji ürünü kullanıyor
MCMC örneklemesi
tekniklerini
çözeceğim.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-09-05 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]
