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Häufig gestellte Fragen
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Ist die Bibliothek kostenlos?
Ja, die Bibliothek ist kostenlos nutzbar und als Open Source auf GitHub für alle verfügbar.
Müssen wir unsere Daten an Google weitergeben, um die Bibliothek zu nutzen?
Google hat keinen Zugriff auf Ihre Eingabedaten, Ihr Modell oder Ihre Ergebnisse (außer auf Google-Media-Daten, die über unsere MMM Data Platform bereitgestellt werden). Wenn Sie Daten von der MMM Data Platform von Google anfordern, sind dies die einzigen Daten, auf die Google Zugriff hat. Google weiß jedoch nicht, ob Sie diese Daten tatsächlich in Ihr Modell aufnehmen. Die tatsächliche Eingabe und Ausgabe Ihres Modells sind vollständig privat, es sei denn, Sie geben sie an Ihre Google-Ansprechpartner weiter.
Von LightweightMMM migrieren
Ich nutze aktuell LightweightMMM. Was muss ich tun, um die Dateneingabe für Meridian zu erstellen?
Wenn Sie größtmöglichen Nutzen aus den Meridian-Innovationen ziehen möchten, müssen Sie weitere Datendimensionen hinzufügen, z. B.:
-
Reichweite und Häufigkeit
-
Tests
-
Google-Suchvolumen
Sie können Meridian auch ohne diese Dimensionen verwenden, die Vorteile der Innovationen dann aber nicht ausschöpfen. Weitere Informationen finden Sie unter Von LightweightMMM migrieren.
Datenerhebung und ‑bereinigung
Kann ich alle Datentypen (Leistung, YouTube-Reichweite und -Häufigkeit, Google-Suchvolumen) gleichzeitig in der Benutzeroberfläche der MMM Data Platform erheben?
Leistungsdaten und Daten zu YouTube-Reichweite und ‑Häufigkeit müssen separat angefordert werden. Der entsprechende Workflow wird im Nutzerhandbuch beschrieben, das in der E-Mail zum Zugriff auf die MMM Data Platform enthalten ist.
Welche Daten zum Google-Suchvolumen kann ich anfordern?
Die Ausgabe zum Google-Suchvolumen enthält:
-
QueryLabel: Marke oder generisch
-
ReportDate
-
TimeGranularity: Sie können zwischen täglichen (Daily) oder wöchentlichen Daten wählen, wobei die Woche entweder am Sonntag (Weekly_Sunday) oder am Montag (Weekly_Monday) beginnt.
-
GeoCriteriaId
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GeoName
-
GeoType
-
IndexedQueryVolume: Alle Daten zum Suchvolumen sind indexiert. Für das Suchvolumen werden keine Rohdaten bereitgestellt.
Kann ich die Methode für das Google-Suchvolumen auch auf Nicht-Google-Suchdaten anwenden?
Das organische Suchvolumen für Suchmaschinen, die nicht Google gehören, ist oft nicht verfügbar. Einige alternative Optionen werden unter Suchvolumen als Störfaktor für Suchanzeigen beschrieben.
Modellierung
Wie kann ich für einen bestimmten Media-Hebel unterschiedliche Priors für verschiedene Zeiträume festlegen?
Am ehesten geht das mit dem Argument roi_calibration_period. Wie in Abschnitt 3.4 des Whitepapers zur MMM-Abstimmung beschrieben, empfehlen wir, den ausgabegewichteten durchschnittlichen ROI für die Tests zu berechnen und den Parameter roi_calibration_period so festzulegen, dass er den vier Quartalen der Tests entspricht. Wenn die Tests sehr unterschiedliche Standardfehler haben, sollten Sie sie entsprechend gewichten. Weitere Informationen finden Sie unter Zeitraum für ROI-Abstimmung festlegen.
Kann ich für die Knotenwerte einen zeitlichen Prior festlegen?
Meridian unterstützt keine zeitabhängigen Priors für Knotenwerte.
Kann ich in Meridian Synergien zwischen Channels messen?
Meridian unterstützt diese Art von Analyse nicht.
Ist es möglich, mit Meridian eine zeitlich begrenzte Auswertung des ROI abzurufen?
Sie können das inkrementelle Ergebnis jedes Media-Channels im Zeitverlauf sehen und so den ROI berechnen:
-
Verwenden Sie das geschätzte inkrementelle Ergebnis aus
Analyzer().incremental_outcome().
-
Nutzen Sie die Option
selected_times, um die gewünschten Wochen auszuwählen.
-
Teilen Sie den Wert durch die Ausgaben in diesen Wochen. So erhalten Sie den ROI und der jeweilige Zeitraum wird genauer abgebildet.
Wichtig: Wenn Sie den ROI im Zeitverlauf beobachten, sollten Sie berücksichtigen, dass er sich auch ändern kann, obwohl die Koeffizienten im Modell zeitunabhängig sind. Das liegt daran, dass er von zusätzlichen Faktoren abhängt, die sich mit der Zeit ändern können. Die Hill-Kurven modellieren beispielsweise die nicht linearen, sinkenden Renditen der Media-Ausführung. Daher kann die Menge der Media-Ausführung zu einem bestimmten Zeitpunkt den ROI beeinflussen. Außerdem kann die Media-Zuweisung je nach geografischer Einheit im Zeitverlauf unterschiedlich effektiv sein. Auch die Kosten für die Media-Ausführung können sich mit der Zeit ändern.
Interpretation und Optimierung
Kann ich den ROI von Gebotsstrategien anhand der festgelegten Gebotsziele messen?
Der MMM-Datenfeed von Google liefert Informationen zum Gebotsstrategietyp (z. B. „Conversions maximieren“ und „Ziel-ROAS“) nach Kampagne. Das Gebotsziel selbst ist jedoch nicht im Feed enthalten. Werbetreibende, die Zugriff auf diese Dimension benötigen, können Berichte zur Gebotsstrategie direkt in Google Ads abrufen oder mit ihrem Google-Kundenbetreuer eine benutzerdefinierte Datenlösung ausarbeiten.
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: 2025-07-29 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-29 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMeridian is an open-source MMM library currently in early access, best suited for advertisers with in-house MMM expertise and data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarly access users are asked to provide feedback, participate in discussions on GitHub, and report issues.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess is granted through an application form with limited spots, and invitations are sent quarterly.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGoogle cannot see user data, model specifications, or results, unless data is requested from the Google MMM Data Platform.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCurrent LightweightMMM users can migrate to Meridian but may need to add data dimensions to leverage new innovations.\u003c/p\u003e\n"]]],["The library is free and open-source on GitHub, with user data privacy maintained unless shared with Google representatives. Users can leverage new features by adding reach, frequency, experiment, and Google Query Volume (GQV) data. Performance and YouTube data are requested separately, while GQV includes indexed query data like Brand, ReportDate, and Geo details. Meridian does not support time-varying priors for knot values, measuring synergies between channels, or bid targets but enables calculating time-varying ROI by accessing incremental impact and dividing it by spend.\n"],null,["# FAQs\n\nGeneral product information\n---------------------------\n\n#### Is the library free?\n\n\nYes, the library is free to use and is open sourced on\n[GitHub](https://github.com/google/meridian) for anyone to use. \n\n#### Do we have to share our data with Google to use the library?\n\n\nGoogle won't have access to your input data, model, or results (apart from\nGoogle media data supplied through our MMM Data Platform). If you request data\nfrom the Google MMM Data Platform, that is the only data that Google has\naccess to. But Google won't know whether you actually include that data in\nyour model. Your actual model inputs and outputs are entirely private, unless\nyou choose to share it with your Google representatives.\n\nMigrating from LightweightMMM\n-----------------------------\n\n#### As a current LightweightMMM user, is extra work needed to build data input\nfor Meridian?\n\n\nTo take full advantage of the new Meridian innovations, you will need\nto add more data dimensions such as:\n\n- Reach and frequency\n- Experiments\n- Google Query Volume (GQV)\n\n\nYou can still run Meridian without these dimensions, although you will\nmiss out on the new innovations. For more information, see\n[Migrate from LightweightMMM](/meridian/docs/migrate).\n\nData collection and cleaning\n----------------------------\n\n#### Can I collect all data types simultaneously (performance, YouTube reach and\nfrequency, Google Query Volume) in the MMM Data Platform\ninterface?\n\n\nPerformance data and YouTube reach and frequency data must be requested\nseparately. The request workflow is detailed in the User Guide that is\nincluded with your MMM Data Platform access email. \n\n#### What is the scope of the GQV data that I can request?\n\n\nThe Google Query Volume, the output includes:\n\n- QueryLabel - Brand or generic\n- ReportDate\n- TimeGranularity (You can request Daily, Weekly_Sunday, or Weekly_Monday data.)\n- GeoCriteriaId\n- GeoName\n- GeoType\n- IndexedQueryVolume - All query volume data is indexed. Raw numbers aren't provided for Query Volume. \n\n#### Can I apply the GQV methodology for non-Google search data?\n\n\nOrganic query volume from non-Google search engines is often unavailable. Some\nalternative options are described in [Understanding query volume as a confounder for search ads](/meridian/docs/advanced-modeling/paid-search-modeling#understanding-query-volume-confounder).\n\nModeling\n--------\n\n#### For a given media lever, how can I set different priors associated with\ndifferent time periods?\n\n\nThe closest thing to this would be the `roi_calibration_period`\nargument. Based on section 3.4 of the [MMM calibration white paper](https://research.google/pubs/media-mix-model-calibration-with-bayesian-priors/), we suggest calculating a spend-weighted average ROI for the experiments\nand passing `roi_calibration_period` to match the four quarters\nof the experiments. If the experiments have very different standard errors,\nyou might want to further weight the experiments accordingly. For more\ninformation, see [Set the ROI calibration period](/meridian/docs/user-guide/configure-model#set-roi-calibration-period). \n\n#### Can I put a temporal prior for the knot values?\n\n\nMeridian does not support time varying priors for knot values. \n\n#### How can I get detailed decomposition information of the regression, such as\ngetting dataframes for the posterior draws?\n\n\nPosterior samples are in the `inference_data` object, and you can\nturn this array into any dataframe you need. To access the data samples using\nthe docstring, see [meridian.model.model.Meridian](/meridian/reference/api/meridian/model/model/Meridian). \n\n#### Can I measure synergies between channels in Meridian?\n\n\nMeridian doesn't support this kind of analysis. \n\n#### Is it possible to get a temporal read-out of ROI with Meridian?\n\n\nYou can access the incremental outcome of each media channel over time, and\ntherefore calculate ROI:\n\n1. Take the estimated incremental outcome, as found in [`Analyzer().incremental_outcome()`](/meridian/reference/api/meridian/analysis/analyzer/Analyzer#incremental_outcome).\n2. Use the `selected_times` option to choose the weeks of interest.\n3. Divide by spend over those weeks. This gives you the ROI and reflects the individual time period more accurately.\n\n\n**Important:** When tracking ROI over time, consider that even though the\ncoefficients in the model are not time-varying, the ROI can still change over\ntime because it is dependent on additional factors that might vary across\ntime. For example, the Hill curves model the non-linear, diminishing returns\nof media execution, and therefore the amount of media execution at a given time\ncan impact the ROI. Addtionally, media allocation can vary across\ngeos over time with different effectiveness and the cost of media\nexecution can vary across time.\n\nInterpretation and optimization\n-------------------------------\n\n#### Can I measure the ROI of bidding strategies based on the bid targets set?\n\n\nGoogle's MMM data feed provides bid strategy type (such as Maximize\nConversions and Target ROAS) by campaign, but the feed does not include the bid\ntarget itself. To view this specific dimension, advertisers can source bid\nstrategy reports directly from Google Ads or work with their Google Account\nRepresentative on a custom data solution."]]
