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！
נימוק להסקת סיבתיות ומודלים בייסיאניים
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
הסיבה לגישה של ההסקה הסיבתית היא ברורה
מושכות. כל הכמויות שמעריכים ב-MMM מרמזות על סיבתיות. החזר ROI,
עקומות תגובה וניתוח תקציב אופטימלי מתייחסים לאופן שבו הוצאות השיווק
משפיעה על מדדי KPI, תוך התייחסות למה שהיה קורה אם הוצאות השיווק היו
שונה. נקודת המבט בעיצוב המרידיאן היא שאין חלופה
אלא להשתמש במתודולוגיית הסקת מסקנות סיבתיות.
Meridian הוא מודל רגרסיה. העובדה שהשפעות שיווקיות יכולות להיות
פירוש הדבר שחבות קשורה להערכות שהוגדרו ולהנחות
(למשל, ה-DAG הסיבתי). למרות שההנחות האלה לא בהכרח מתקיימות
כל מפרסם, ההנחות מוצגות בשקיפות לכל מפרסם
להחליט.
למרות שמודל בייסיאני אינו הכרחי להסקה סיבתית,
מרידיאן נוקטת גישה בייסיאנית כי היא מציעה את הדברים הבאים
יתרונות:
- ההפצות הקודמות של מודל בייסיאני מספקות דרך אינטואיטיבית
להתאים את ההתאמה של כל פרמטר בהתאם לידע הקודם
את עוצמת הרגולריזציה שנבחרה. נדרשת רגילה ב-MMM כי
מספר המשתנים גדול, המתאמים לעיתים קרובות גבוהים,
אפקטים במדיה (עם מלאי שטחי פרסום והחזרות מצומצםות) הם מורכבים.
- מרידיאן מאפשר לשנות את הפרמטרים של מודל הרגרסיה
מבחינת החזר ROI, ואפשר להשתמש בכל החזר ROI מותאם אישית לפני כן. הכול
את הידע הזמין, כולל תוצאות הניסוי, כדי להגדיר סדר עדיפויות
שמתבססות על תוצאות שאתם מאמינים בהן בכוח שאתם מאמינים
מתאימה.
- טרנספורמציות של משתני מדיה (מודעות מלאי, תשואות נמוכות יותר) הן
לא ליניאריות, ואי אפשר להעריך את הפרמטרים של הטרנספורמציות האלה
של מודלים לינאריים מעורבים. המרידיאן משתמש בטכנולוגיות המתקדמות ביותר
דגימת MCMC
שיטות
כדי לפתור את הבעיה.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-09-05 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-09-05 (שעון 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."]]
