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कैज़ुअल अनुमान और बेज़ियन मॉडलिंग की वजह
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
कार्य-कारण अनुमान लेने की वजह सरल है और
आकर्षक. एमएमएम की ओर से अनुमान लगाई गई सभी मात्राओं की वजह से होने वाली संभावना का पता चलता है. आरओआई,
रिस्पॉन्स कर्व और सबसे अच्छे बजट का विश्लेषण करने से पता चलता है कि मार्केटिंग पर कितना खर्च किया गया
केपीआई पर असर डालता है, क्योंकि वह इस बात को ध्यान में रखता है कि अगर मार्केटिंग पर होने वाला खर्च कितना होता, तो क्या होता
अलग रहे हैं. मरिडियन डिज़ाइन का मतलब यह है कि
लेकिन कैज़ुअल अनुमान लगाने के तरीके का इस्तेमाल किया जा सकता है.
मरिडियन एक रिग्रेशन मॉडल है. तथ्य यह है कि मार्केटिंग के असर
यह समझा जाता है कि वजह, तय किए गए अनुमानों और लगाए गए अनुमानों की वजह से देनदार है
(जैसे कि कॉज़ल डीएजी). हालांकि, ऐसा हो सकता है कि ये आकलन हर महीने
करते हैं, तो हर विज्ञापन देने वाले को आकलन के बारे में साफ़ तौर पर बताया जाता है,
तय करें.
हालांकि, कैज़ुअल अनुमान के लिए बेज़ियन मॉडलिंग ज़रूरी नहीं है,
मरिडियन एक बेज़ियन तरीका अपनाती है, क्योंकि यह नीचे दी गई चीज़ें देती है
फ़ायदे:
- बेज़ियन मॉडल के पिछले डिस्ट्रिब्यूशन की मदद से,
पहले की जानकारी के अनुसार हर पैरामीटर के फ़िट को नियमित करना चाहते हैं और
नियमित करने की क्षमता को चुना गया. MMM में रेगुलराइज़ेशन ज़रूरी है, क्योंकि
वैरिएबल की संख्या ज़्यादा होती है, कोरिलेशन ज़्यादा होता है, और
मीडिया इफ़ेक्ट (विज्ञापन स्टॉक और घटने वाले रिटर्न के साथ) जटिल होते हैं.
- मरिडीअन विकल्प, रिग्रेशन मॉडल का फिर से पैरामीटर तय करने की सुविधा देता है
के लिहाज़ से कस्टम आरओआई के इस्तेमाल की अनुमति देता है. कोई भी और सभी
उपलब्ध जानकारी और एक्सपेरिमेंट के नतीजों का इस्तेमाल, प्रायर सेट करने के लिए किया जा सकता है
जो आपके विश्वास के साथ आपके विश्वास के साथ होने वाले परिणामों में नियमित होते हैं
उचित है.
- मीडिया वैरिएबल ट्रांसफ़ॉर्मेशन (एडस्टॉक और कम होने वाले रिटर्न)
और इन बदलावों के पैरामीटर का अनुमान इससे नहीं लगाया जा सकता
लीनियर मिक्स्ड मॉडल तकनीकें. मेरिडियन में नई तकनीक का इस्तेमाल किया गया है
एमसीएमसी सैंपलिंग
तकनीक से
तो यह समस्या हल करें.
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आखिरी बार 2024-09-05 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-09-05 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\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."]]
