Meridian ist die offizielle Weiterentwicklung des MMM-Ansatzes von Google. Es ist die aktualisierte Version von LightweightMMM. Beide Versionen basieren auf der bayesschen MMM-Forschung, die Google seit 2017 betreibt.
Die wichtigsten Funktionen von Meridian sind die Modellierung von Reichweite und Häufigkeit, der effektive Umgang mit der bezahlten Suche und die Abstimmung von Tests.
Zu Meridian migrieren
Wenn Sie von LightweightMMM zu Meridian migrieren möchten, müssen Sie Meridian installieren und Ihre Daten wie jeder neue Nutzer in Meridian importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Meridian installieren.
Funktionsvergleich
Die Eingabedaten für beide Modelle sind identisch.
Das folgende Diagramm bietet einen Überblick über die wichtigsten Funktionsunterschiede zwischen den Projekten:
| Funktion | LightweightMMM | Meridian |
|---|---|---|
| Sprache | Python | Python |
| Bayessche Bibliothek | Numpyro | TensorFlow Probability |
| Abstimmung von Tests | Möglich, aber manuell | Ja |
| Modellierung von Reichweite und Häufigkeit | Nein | Ja |
| Optimierung | Ja | Ja |
| ROI-Formulierung des Modells | Nein | Ja |
| Störfaktor für Google-Suchvolumen berücksichtigen | Möglich, aber manuell | Ja |
| Modelle auf Länder- und geografischer Ebene | Ja | Ja, Länderebene plus weitere geografische Einheiten |
| Trend und Saisonalität | Gerade Linie + sinusförmige sich wiederholende Form (täglich, wöchentlich) | Knoten |
| Benutzerdefinierte Priors | Ja | Ja |
| Verzögerung und Sättigungstransformation | Ja | Ja |
| Skalierung von Eingaben | Manuell | Automatisch |
Unterschiede bei den Modellspezifikationen
LightweightMMM bietet drei verschiedene Modellarchitekturen: Adstock, Hill-Adstock und Carryover. Meridian verwendet eine Variation der Hill-Adstock-Architektur. Andere Architekturen sind nicht zulässig. Sie können die Reihenfolge auswählen, in der die Hill- und Adstock-Transformationen für das Meridian-Basismodell angewendet werden. Das Meridian-Modell für Reichweite und Häufigkeit hat eine feste Hill-Adstock-Reihenfolge: zuerst Hill und dann Adstock.
Weitere Unterschiede zwischen Meridian und LightweightMMM:
Media-Channels weisen in beiden Projekten hierarchische Struktur in Bezug auf geografische Einheiten auf. In LightweightMMM werden durch die geografische Hierarchie jedoch keine zusätzlichen freien Parameter hinzugefügt. Stattdessen wird dort ein Media-Koeffizient verwendet, um sowohl den Hyper-Prior als auch die einzelnen Priors für Media-Channels auf geografischer Ebene anzugeben. Meridian hat einen zusätzlichen Parameter
eta_m, der die Standardabweichung des Media-Koeffizienten für verschiedene geografische Einheiten angibt. Bei Meridian kann die hierarchische Variation normal oder lognormal sein.Die nicht medialen Funktionen, in Meridian Kontrollvariablen genannt, sind in Meridian hierarchisch, während sie in LightweightMMM nicht hierarchisch über geografische Einheiten hinweg sind. Der Meridian-Modellparameter
xi_cgibt die Standardabweichung dieser geografischen Hierarchie an.In Meridian können Sie Media-Priors entweder in Form von Beta (wie bei LightweightMMM) oder in Form von ROI angeben.
Der Baseline-Wert wird in Meridian anders ausgedrückt als in LightweightMMM. Mit Meridian können Nutzer sowohl feste Effekte auf geografischer als auch auf Zeitebene angeben. Die Baseline ist die Summe der beiden festen Effekte.
Erwartete Zeitunterschiede bei der MCMC-Stichprobenerhebung
Aufgrund der größeren Anzahl von Modellparametern und der Modellkomplexität in Meridian dauert die MCMC-Stichprobenerhebung dort voraussichtlich länger als in LightweightMMM. Da die Modelle jedoch relativ ähnlich sind, sollte es jedoch nicht zu großen zeitlichen Unterschieden kommen. Genaue Schätzungen dazu, wie viel länger es dauert, hängen von der Rechenumgebung, der Anzahl der geografischen Einheiten, den Parametern zur Modelloptimierung, den Priors, den Daten und anderen Faktoren ab. Aufgrund der Komplexität des Meridian-Modells dauert die MCMC-Stichprobenerhebung dort wahrscheinlich länger, es sind aber genauere Ergebnisse zu erwarten.