Migrar do LightweightMMM

O Meridian é a evolução oficial da abordagem de MMM do Google, a versão atualizada do LightweightMMM. As duas versões usam a pesquisa MMM bayesiana do Google, que começou em 2017.

Os principais recursos do Meridian são a modelagem de alcance e frequência, o gerenciamento eficaz da pesquisa paga e a calibragem de experimentos.

Como migrar para o Meridian

Para migrar do LightweightMMM, instale o Meridian e importe seus dados usando o mesmo processo que qualquer novo usuário. Para mais informações, consulte Instalar o Meridian.

Comparação de recursos

Os dados de entrada dos dois modelos são iguais.

O gráfico a seguir mostra uma visão geral das principais diferenças entre os projetos:

Recurso LightweightMMM Meridian
Linguagem Python Python
Biblioteca bayesiana Numpyro TensorFlow Probability
Calibragem do experimento Possível, mas manual Sim
Modelagem de alcance e frequência Não Sim
Otimizador Sim Sim
Formulação de ROI do modelo Não Sim
Incorporar confundifores de GQV Possível, mas manual Sim
Modelos nacionais e por região Sim Sim, nacional e mais regiões
Tendência e sazonalidade Linha reta mais formato senoidal recorrente (diária, semanal) Nós
Distribuições a priori personalizadas Sim Sim
Transformação de atraso e saturação Sim Sim
Escalonamento de entradas Manual Automático

Diferenças nas especificações do modelo

O LightweightMMM oferece três arquiteturas de modelo: Adstock, Hill-Adstock e Carryover. O Meridian usa uma variação da arquitetura Hill-Adstock e não permite nenhuma outra. Você pode escolher a ordem em que as transformações de Hill e Adstock são aplicadas para o modelo de referência do Meridian. O modelo de alcance e frequência do Meridian tem uma ordem fixa: primeiro Hill e depois Adstock.

Algumas outras diferenças entre o Meridian e o LightweightMMM:

  • Os canais de mídia são hierárquicos em todas as regiões nos dois projetos. No entanto, no LightweightMMM, a hierarquia não adiciona outros parâmetros livres. Nele, um coeficiente de mídia é usado para especificar as distribuições a priori hiper e individual do canal de mídia geográfico. O Meridian tem um parâmetro adicional eta_m que especifica o desvio padrão do coeficiente médio em todas as regiões geográficas. Ele também permite que a variação hierárquica tenha formato normal ou log-normal.

  • No Meridian, os recursos não relacionados à mídia, chamados de variáveis de controle, também são hierárquicos. Já no LightweightMMM, eles são não hierárquicos em todas as regiões. O parâmetro xi_c do modelo do Meridian especifica o desvio padrão dessa hierarquia geográfica.

  • O Meridian permite especificar distribuições a priori de mídia em termos de beta (como o LightweightMMM) ou de ROI.

  • A expressão do valor de referência também é diferente. No Meridian, os usuários podem especificar efeitos fixos nos níveis geográfico e de tempo, e o valor de referência é a soma dos dois.

Diferenças esperadas no tempo de amostragem de MCMC

Como o modelo do Meridian tem mais parâmetros e é mais complexo, a amostragem de MCMC deve levar mais tempo do que no LightweightMMM. No entanto, como os modelos são relativamente semelhantes, não esperamos que a diferença seja grande. As estimativas precisas de tempo dependem do ambiente de computação, do número de regiões geográficas, dos parâmetros de ajuste do modelo, da distribuições a priori e dos dados, entre outros. Embora a complexidade do modelo do Meridian exija um tempo maior para a amostragem de MCMC, os resultados são mais precisos.