一般产品信息
该库是否免费?
是,您可以免费使用该库,并且我们在 GitHub 上开放了源代码,供所有人使用。
我们是否必须与 Google 共享数据才能使用该库?
Google 无法访问您的输入数据、模型或结果(通过我们的 MMM Data Platform 提供的 Google 媒体数据除外)。Google 只能访问您向 Google MMM Data Platform 请求的数据。但 Google 并不知道您的模型中是否真的包含了这些数据。除非您选择与 Google 代表共享数据,否则您的实际模型输入和输出是完全私密的。
从 LightweightMMM 迁移
如果我目前是 LightweightMMM 用户,是否需要执行额外的操作才能为 Meridian 构建数据输入?
若要充分利用新的 Meridian 创新功能,您需要添加更多数据维度,例如:
- 覆盖面和频次
- 实验
- Google 搜索查询量 (GQV)
在没有这些维度的情况下,您仍可以运行 Meridian,但会错失新的创新功能。如需了解详情,请参阅从 LightweightMMM 迁移。
数据收集和清理
我能否在 MMM Data Platform 界面中同时收集所有数据类型(效果、YouTube 覆盖面和频次、Google 搜索查询量)?
效果数据与 YouTube 覆盖面和频次数据必须分开请求。如需详细了解请求工作流程,请参阅 MMM Data Platform 体验电子邮件中附带的用户指南。
我可以请求哪些 GQV 数据?
Google 搜索查询量,输出包括:
- QueryLabel - 品牌或宽泛
- ReportDate
- TimeGranularity(您可以请求 Daily、Weekly_Sunday 或 Weekly_Monday 数据)。
- GeoCriteriaId
- GeoName
- GeoType
- IndexedQueryVolume - 所有搜索查询量数据均已经过指数化处理。系统不会提供搜索查询量的原始数据。
是否可以将 GQV 方法应用于非 Google 搜索数据?
来自非 Google 搜索引擎的自然搜索查询量往往无法获得。如需了解一些替代方案,请参阅了解作为搜索广告混杂因素的搜索查询量。
基于模型的分析
对于给定的媒体渠道,如何设置与不同时间段关联的不同先验?
使用 roi_calibration_period
实参最有可能做到这一点。根据 MMM 校准白皮书的第 3.4 部分,我们建议您计算实验按支出加权的平均投资回报率,并传递 roi_calibration_period
以匹配实验的四个季度。如果实验的标准误差相差较大,您可能需要进一步对实验进行相应的加权处理。如需了解详情,请参阅设置投资回报率校准周期。
能否为结值设置时间先验?
Meridian 不支持对结值设置时变先验。
如何获取回归的详细分解信息,例如获取后验抽样的 DataFrame?
后验样本位于 inference_data
对象中,您可以将此数组转换为所需的任何 DataFrame。若要使用文档字符串获取数据样本,请参阅 meridian.model.model.Meridian。
能否在 Meridian 中衡量渠道之间的协同效应?
Meridian 不支持此类分析。
能否通过 Meridian 获得投资回报率随时间变化的数据?
您可以查看每个媒体渠道在一段时间内的增量结果,从而计算投资回报率:
-
获取
Analyzer().incremental_outcome()
中估计的增量结果。 -
使用
selected_times
选项选择相关的周。 - 除以这些周的支出。这样就得出了投资回报率,并能更准确地反映各个时间段的情况。
重要提示:在跟踪投资回报率随时间的变化时,要考虑到尽管模型中的系数不随时间变化,投资回报率仍会随时间变化,因为它依赖于可能随时间变化的其他因素。例如,Hill 曲线模拟了媒体执行的非线性递减回报,因此给定时间的媒体执行量会影响投资回报率。此外,不同地理位置的媒体分配会随着时间的推移而变化,并产生不同的效果,媒体执行费用也会随时间的推移而变化。
解读和优化
能否根据设定的出价目标值来衡量出价策略的投资回报率?
Google 的 MMM 数据 Feed 按广告系列提供出价策略类型(例如“尽可能提高转化次数”出价策略和“目标广告支出回报率”出价策略),但该 Feed 不包含出价目标值本身。若要查看这一特定维度,广告客户可以直接从 Google Ads 获取出价策略报告,也可以在其 Google 客户代表的帮助下量身定制数据解决方案。