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