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！
কার্যকারণ অনুমান এবং বায়েসিয়ান মডেলিংয়ের যুক্তি
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি কার্যকারণ অনুমান দৃষ্টিকোণ গ্রহণ করার কারণটি সোজা এবং বাধ্যতামূলক। MMM অনুমান করা সমস্ত পরিমাণ কার্যকারণকে বোঝায়। ROI, প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা, এবং সর্বোত্তম বাজেট বিশ্লেষণ কিভাবে বিপণন ব্যয় KPIs কে প্রভাবিত করে, তা বিবেচনা করে বিপণন ব্যয় ভিন্ন হলে কি ঘটত। মেরিডিয়ান ডিজাইনের দৃষ্টিকোণ হল কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতি ব্যবহার করা ছাড়া কোন বিকল্প নেই।
মেরিডিয়ান একটি রিগ্রেশন মডেল। সত্য যে বিপণন প্রভাবকে কার্যকারণ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে তা সংজ্ঞায়িত অনুমান এবং অনুমান করা (যেমন কার্যকারণ DAG) এর জন্য দায়ী। যদিও এই অনুমানগুলি প্রতিটি বিজ্ঞাপনদাতার জন্য ধরে নাও থাকতে পারে, প্রতিটি বিজ্ঞাপনদাতার সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অনুমানগুলি স্বচ্ছভাবে প্রকাশ করা হয়৷
যদিও বায়েসিয়ান মডেলিং কার্যকারণ নির্ণয়ের জন্য প্রয়োজনীয় নয়, মেরিডিয়ান একটি বায়েসিয়ান পদ্ধতি গ্রহণ করে কারণ এটি নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি অফার করে:
- একটি Bayesian মডেলের পূর্ববর্তী বিতরণগুলি পূর্বের জ্ঞান এবং নির্বাচিত নিয়মিতকরণ শক্তি অনুযায়ী প্রতিটি প্যারামিটারের ফিট নিয়মিত করার একটি স্বজ্ঞাত উপায় অফার করে। এমএমএম-এ নিয়মিতকরণ আবশ্যক কারণ ভেরিয়েবলের সংখ্যা বড়, পারস্পরিক সম্পর্ক প্রায়শই বেশি হয় এবং মিডিয়ার প্রভাব (এডস্টক এবং হ্রাসকারী রিটার্ন সহ) জটিল।
- মেরিডিয়ান ROI এর পরিপ্রেক্ষিতে রিগ্রেশন মডেলটিকে পুনরায় প্যারামিটারাইজ করার বিকল্প অফার করে, পূর্বে যেকোনো কাস্টম ROI ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। পরীক্ষার ফলাফল সহ যেকোন এবং সমস্ত উপলব্ধ জ্ঞান, প্রার্য সেট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা আপনার বিশ্বাসের শক্তির সাথে ফলাফলের দিকে নিয়মিত হয় যা আপনি উপযুক্ত বলে মনে করেন।
- মিডিয়া ভেরিয়েবল ট্রান্সফরমেশন (অ্যাডস্টক এবং ডিমিনিশিং রিটার্ন) অরৈখিক, এবং এই ট্রান্সফর্মেশনের প্যারামিটারগুলি রৈখিক মিশ্র মডেল কৌশল দ্বারা অনুমান করা যায় না। মেরিডিয়ান এই সমস্যা সমাধানের জন্য অত্যাধুনিক MCMC স্যাম্পলিং কৌশল ব্যবহার করে।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-10-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-10-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\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."]]
