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！
أسباب الاستنتاج السببي والنمذجة بايز
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
سبب أخذ منظور الاستنتاج السببي واضح
ومقنع. تشير جميع الكميات التي تقدرها تقنية MMM إلى السببية. عائد الاستثمار
ومنحنيات الاستجابة والتحليل الأمثل للميزانية في ما يتعلق بكيفية ارتباط الإنفاق التسويقي
في مؤشرات الأداء الرئيسية، من خلال النظر في ما كان
يحدث إذا كان الإنفاق التسويقي
مختلفًا. من منظور تصميم خط الطول، لا يوجد بديل
ولكن يجب استخدام منهجية الاستنتاج السببي.
خط الطول هو نموذج انحدار. حقيقة أن التأثيرات التسويقية يمكن
تُفسر على أنها سببية ترجع إلى التقديرات المحددة والافتراضات الصادرة
(مثل DAG السببية). رغم أن هذه الافتراضات قد لا تنطبق على كل
معلن، فإن الافتراضات يتم الإفصاح عنها بشفافية لكل معلن
اتخاذ القرار.
رغم أن النمذجة بايز ليست ضرورية للاستنتاج السببي،
تتبع خط الطول نهج بايز لأنها توفر ما يلي
الإيجابيات:
- توفر التوزيعات السابقة لنموذج بايز طريقة بديهية
تنظيم ملاءمة كل معلمة وفقًا للمعرفة السابقة
قوة التسوية المحددة. وتُعد التسوية ضرورية في MMM لأن
يكون عدد المتغيرات كبيرًا، وغالبًا ما تكون الارتباطات عالية،
تكون تأثيرات الوسائط (التي تتضمّن مواد عرض للإعلانات وتناقصًا في المرتجعات) معقدة.
- تقدم خط الطول الأول خيار إعادة معامل نموذج الانحدار
من حيث عائد الاستثمار، ما يسمح باستخدام أي عائد استثمار مخصص سابق. أي الكل
كما يمكن استخدام المعرفة المتاحة، بما في ذلك نتائج التجربة، لتحديد الأولويات
تنظمون نحو النتائج التي تؤمنون بها بالقوة التي تعتقدون
مناسبًا.
- تكون تحويلات متغيرات الوسائط (adstock والعائدات المتناقصة)
غير خطي، ولا يمكن تقدير معاملات هذه التحويلات من خلال
تقنيات النموذج المختلط الخطي. شركة ميريديان تستخدم أحدث التطورات
أخذ عينات MCMC
والتقنيات بهدف
لحل هذه المشكلة.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-09-05 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-09-05 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\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."]]
