Alasan untuk inferensi kausal dan pemodelan Bayesian
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Alasan untuk mengambil perspektif inferensi kausal sangat jelas dan
menarik. Semua kuantitas yang diperkirakan MMM menyiratkan kausalitas. ROI,
kurva respons, dan analisis anggaran yang optimal berkaitan dengan bagaimana pengeluaran pemasaran
mempengaruhi KPI, dengan mempertimbangkan apa yang akan terjadi jika pengeluaran pemasaran
berbeda. Perspektif desain Meridian adalah
bahwa tidak ada alternatif alternatif
tetapi untuk menggunakan metodologi inferensi kausal.
Meridian adalah model regresi. Fakta bahwa efek
pemasaran dapat
ditafsirkan sebagai kausal bergantung pada estimands yang didefinisikan dan asumsi yang dibuat
(seperti DAG kausal). Meskipun asumsi ini mungkin
tidak berlaku untuk setiap
pengiklan, asumsi tersebut diungkapkan secara transparan untuk setiap pengiklan untuk
memutuskan.
Meskipun pemodelan Bayesian tidak
diperlukan untuk inferensi kausal,
Meridian mengambil pendekatan Bayesian karena memberikan hal berikut
kelebihan:
- Distribusi model Bayes sebelumnya
menawarkan cara intuitif untuk
mengatur kesesuaian setiap parameter sesuai dengan pengetahuan sebelumnya dan
kekuatan regularisasi yang dipilih. Regularisasi diperlukan
dalam MMM karena
jumlah variabelnya besar, korelasinya sering kali tinggi, dan
efek media (dengan adstock dan penurunan hasil) adalah hal yang kompleks.
- Meridian menawarkan opsi untuk mengubah parameter ulang model regresi
dalam hal ROI, memungkinkan penggunaan ROI kustom sebelumnya. Semua dan semua
pengetahuan yang tersedia, termasuk hasil eksperimen, dapat digunakan untuk menetapkan prior
yang mengatur hasil yang Anda yakini dengan kekuatan Anda
sudah sesuai.
- Transformasi variabel media (stok iklan dan penurunan laba)
nonlinear, dan parameter transformasi ini tidak dapat diperkirakan dengan
teknik model campuran linear. Meridian menggunakan
Pengambilan sampel MCMC
teknik untuk
untuk mengatasi masalah ini.
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2024-09-05 UTC.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Informasi yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Terlalu rumit/langkahnya terlalu banyak","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Sudah usang","outOfDate","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Masalah kode / contoh","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2024-09-05 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"]]
