נימוק להסקת סיבתיות ומודלים בייסיאניים
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
הסיבה לגישה של ההסקה הסיבתית היא ברורה
מושכות. כל הכמויות שמעריכים ב-MMM מרמזות על סיבתיות. החזר ROI,
עקומות תגובה וניתוח תקציב אופטימלי מתייחסים לאופן שבו הוצאות השיווק
משפיעה על מדדי KPI, תוך התייחסות למה שהיה קורה אם הוצאות השיווק היו
שונה. נקודת המבט בעיצוב המרידיאן היא שאין חלופה
אלא להשתמש במתודולוגיית הסקת מסקנות סיבתיות.
Meridian הוא מודל רגרסיה. העובדה שהשפעות שיווקיות יכולות להיות
פירוש הדבר שחבות קשורה להערכות שהוגדרו ולהנחות
(למשל, ה-DAG הסיבתי). למרות שההנחות האלה לא בהכרח מתקיימות
כל מפרסם, ההנחות מוצגות בשקיפות לכל מפרסם
להחליט.
למרות שמודל בייסיאני אינו הכרחי להסקה סיבתית,
מרידיאן נוקטת גישה בייסיאנית כי היא מציעה את הדברים הבאים
יתרונות:
- ההפצות הקודמות של מודל בייסיאני מספקות דרך אינטואיטיבית
להתאים את ההתאמה של כל פרמטר בהתאם לידע הקודם
את עוצמת הרגולריזציה שנבחרה. נדרשת רגילה ב-MMM כי
מספר המשתנים גדול, המתאמים לעיתים קרובות גבוהים,
אפקטים במדיה (עם מלאי שטחי פרסום והחזרות מצומצםות) הם מורכבים.
- מרידיאן מאפשר לשנות את הפרמטרים של מודל הרגרסיה
מבחינת החזר ROI, ואפשר להשתמש בכל החזר ROI מותאם אישית לפני כן. הכול
את הידע הזמין, כולל תוצאות הניסוי, כדי להגדיר סדר עדיפויות
שמתבססות על תוצאות שאתם מאמינים בהן בכוח שאתם מאמינים
מתאימה.
- טרנספורמציות של משתני מדיה (מודעות מלאי, תשואות נמוכות יותר) הן
לא ליניאריות, ואי אפשר להעריך את הפרמטרים של הטרנספורמציות האלה
של מודלים לינאריים מעורבים. המרידיאן משתמש בטכנולוגיות המתקדמות ביותר
דגימת MCMC
שיטות
כדי לפתור את הבעיה.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-09-05 (שעון UTC).
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-09-05 (שעון UTC)."],[[["Meridian 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."],["Built as a Bayesian regression model, Meridian leverages causal assumptions and transparently discloses them, allowing advertisers to assess their applicability."],["The Bayesian approach in Meridian provides robust regularization, incorporates prior knowledge about ROI, and effectively handles non-linear media effects through advanced sampling techniques."]]],["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"]]
