Treten Sie der neuen
Discord-Community bei. Sie können sich dort in Echtzeit austauschen, Unterstützung von anderen Nutzern erhalten und direkt mit dem Meridian-Team interagieren.
Grund für die Nutzung von kausaler Inferenz und bayesscher Modellierung
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Der Grund für die Betrachtung der kausalen Inferenz ist einfach und überzeugend. Alle Größen, die mithilfe von MMM geschätzt werden, implizieren Kausalität. ROI, Reaktionskurven und die Analyse des optimalen Budgets beziehen sich darauf, wie sich Marketingausgaben auf KPIs auswirken. Dazu wird untersucht, was bei anderen Marketingausgaben geschehen wäre. Aus Sicht von Meridian gibt es keine Alternative zur Verwendung der kausalen Inferenz.
Meridian ist ein Regressionsmodell. Die Tatsache, dass Marketingeffekte als kausal interpretiert werden können, ist auf die definierten Schätzgrößen und die getroffenen Annahmen zurückzuführen (z. B. den kausalen DAG). Auch wenn diese Annahmen nicht für jeden Werbetreibenden gelten, werden sie transparent offengelegt, damit jeder Werbetreibende eine fundierte Entscheidung treffen kann.
Obwohl für die kausale Inferenz keine bayessche Modellierung erforderlich ist, verfolgt Meridian einen bayesschen Ansatz, weil er folgende Vorteile bietet:
- Die Prior-Verteilungen eines bayesschen Modells bieten eine intuitive Möglichkeit, die Anpassung jedes Parameters gemäß dem Vorwissen und der gewählten Regularisierungsstärke zu regularisieren. Die Regularisierung ist bei der MMM erforderlich, da die Anzahl der Variablen groß, die Korrelationen oft hoch und die Media-Effekte (mit Adstock-Effekt und abnehmenden Renditen) komplex sind.
- Meridian bietet die Möglichkeit, das Regressionsmodell in Bezug auf den ROI neu zu parametrisieren. So kann ein benutzerdefinierter ROI-Prior eingesetzt werden. Alle verfügbaren Informationen, einschließlich Testergebnisse, können verwendet werden, um Priors festzulegen, die auf Ergebnisse hin regularisieren, die Sie für wahrscheinlich halten, und mit der Stärke, die Sie für angemessen halten.
- Transformationen von Media-Variablen (Adstock und abnehmende Renditen) sind nicht linear und die Parameter dieser Transformationen können nicht mithilfe von linearen Mischverteilungsmodellen geschätzt werden. Meridian verwendet modernste MCMC-Stichprobenmethoden, um dieses Problem zu lösen.
Sofern nicht anders angegeben, sind die Inhalte dieser Seite unter der Creative Commons Attribution 4.0 License und Codebeispiele unter der Apache 2.0 License lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in den Websiterichtlinien von Google Developers. Java ist eine eingetragene Marke von Oracle und/oder seinen Partnern.
Zuletzt aktualisiert: 2025-08-04 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-04 (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."]]
