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因果推論手法としての MMM について
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マーケティング ミックス モデリング（MMM）を因果推論手法として利用する際は、後述する一般化を検討しましょう。
MMM は、広告予算のレベルと配分が KPI に与える影響を推定する因果推論ツールです。このタイプの分析に適したモデリング手法である MMM から得られる分析情報（費用対効果や応答曲線など）には明確な因果関係の解釈が含まれています。
有効で解釈可能な MMM 分析の重要コンポーネントでもある因果推論フレームワークには重要な利点があります。
ランダム化テストは、因果効果を推定する際に最適な方法であると広く認識されています。ただし、MMM は観測可能なデータに基づく因果推論の一種です。
MMM には、テストにはない重要なメリットがあります。
広告掲載では多くの場合、テストを設計する際に、現代のプライバシー基準を満たしていない個々のユーザーレベルのデータが必要になります。MMM は、プライバシーに配慮した集計レベルの観測可能なデータを使用します。
多くの場合、費用と実用性の問題から、テストを実施することは困難です。一方、観測可能なデータは簡単に入手できます。
通常、テストは 1 つの特定の量を推定するように設計されています。たとえば、広告掲載では、地域テストを設計して、テレビなどの特定のチャネルの広告費用対効果を推定できます。MMM などの因果推論モデルを使用すると、実用性が低い複雑で厳密なテスト設計を行わなくても、各メディア チャネルの費用対効果や詳細な応答曲線、予算配分などのさまざまな分析情報を得ることができます。
検証可能な仮説と検証不可の仮説
MMM は観測可能なデータに基づいているため、ほとんどのテストでは不要な統計的な仮説が必要になります。そうした仮説は、検証不可と検証可能に分類されます。
実用的な観点から、そうした仮説がなぜ重要なのでしょうか。適合性と予測能力に優れているモデルが複数あっても、費用対効果や最適化結果はそれぞれに異なるため、最適なモデルを選択するのは困難です。
検証不可の仮説
条件付き交換可能性と呼ばれる条件は、MMM 回帰モデルが正確な因果推論結果を提供するために必要となる、主な検証不可の仮説です。この条件は、観測可能なデータのみからその妥当性を統計的に判断する方法がないため、検証できません。
一般的に、条件付き交換可能性とは、コントロール変数が次のように設定されることを意味します。
因果グラフを使用すると、条件付き交換可能性の仮定の正当性を明示できます。因果グラフはこの分野の専門家の知識に基づいて構築する必要があります。観測可能なデータのみから正しいグラフ構造を特定できる統計テストがないためです。
実際には、交換可能性の仮説が完全に満たされることはありません。「すべてのモデルは間違っているが、中には役に立つものもある」という定説が当てはまります。
検証可能な仮説
まとめ
MMM に絶対的に最適なソリューションはありませんが、そのことは観測可能なデータに基づく因果推論の基本原則に即しています。MMM を利用する際は、メリディアンを使用するかどうかにかかわらず、必ず因果推論のフレームワークの中で MMM について批判的思考を持つようにしましょう。メリディアンの目的は、MMM の概要や仕組み、結果の見方をできる限り明確にすることです。
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最終更新日 2025-08-04 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-08-04 UTC。"],[[["\u003cp\u003eMarketing Mix Modeling (MMM) is a causal inference methodology used to estimate the impact of advertising spending on key performance indicators (KPIs) like ROI.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMMM leverages observational data, making it advantageous for privacy, cost-effectiveness, and generating diverse insights compared to randomized experiments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe accuracy of MMM relies on assumptions, categorized as testable (model structure) and untestable (conditional exchangeability, requiring domain expertise), impacting model selection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile achieving a perfect MMM solution is unrealistic, adopting a causal inference framework is crucial for understanding model functionality and result interpretation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian aims to provide transparency by emphasizing the importance of understanding MMM principles and assumptions for informed decision-making.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# About MMM as a causal inference methodology\n\nConsider the following generalizations about marketing mix modeling (MMM) as a\ncausal inference methodology:\n\n- MMM is a causal inference tool for estimating the impact your advertising\n budget level and allocation have on KPI. MMM-derived insights such as ROI\n and response curves have a clear causal interpretation, and the modeling\n methodology must be appropriate for this type of analysis.\n\n- The causal inference framework has important benefits, which are also\n critical components of any valid and interpretable MMM analysis:\n\n - ROI and other causal estimands are clearly defined using potential\n outcomes notation, which is both intuitive and mathematically rigorous.\n\n - Necessary assumptions can be determined and made transparent. All models\n require assumptions to provide valid estimates of the causal estimands.\n\n- It is common knowledge that randomized experiments are considered the ideal\n way to estimate causal effects. MMM, however, is an example of causal\n inference from observational data.\n\n- MMM has important advantages over experiments:\n\n - In the case of advertising, many experimental designs require individual\n user-level data that does not meet modern privacy standards. MMM uses\n observational data at an aggregate level that is privacy safe.\n\n - Experiments are often difficult to run due to cost and practicality.\n Observational data, on the other hand, is readily obtainable.\n\n - Experiments are typically designed to estimate one specific quantity. In\n advertising, for example, a geo experiment might be designed to estimate the\n ROAS of a specific channel such as TV. A causal inference model, such as\n MMM, can provide many insights such as ROI for every media channel, full\n response curves, and budget allocation without needing a complex and\n rigorous experimental design that might be impractical.\n\nTestable and untestable assumptions\n-----------------------------------\n\nBecause MMM is based on observational data, it requires statistical assumptions\nthat are not necessary for most experiments. These assumptions can be\ncategorized as\n[untestable](/meridian/docs/basics/about-mmm-causal-inference-methodology#untestable_assumptions)\nand\n[testable](/meridian/docs/basics/about-mmm-causal-inference-methodology#testable_assumptions).\n\nWhy do these assumptions matter from a practical standpoint? Multiple models can\nhave good fit and predictive power yet provide different ROI and optimization\nresults, therefore making it difficult to choose the best model.\n\n### Untestable assumptions\n\n- A condition known as conditional exchangeability is the main untestable\n assumption required for an MMM regression model to provide accurate causal\n inference results. This condition is untestable because there is no\n statistical way to determine its validity purely from observational data.\n\n- Generally, *conditional exchangeability* means that the control variable set\n both:\n\n - Includes all confounding variables, which are variables that causally\n affect both media execution and KPI, and\n\n - Excludes any mediator variables, which are variables that lie in the\n causal pathway between media and KPI\n\n- A causal graph can be used to justify the conditional exchangeability\n assumption. The causal graph must be constructed based on expert domain\n knowledge, as there is no statistical test to determine the correct graph\n structure purely from observational data.\n\n- In reality, the exchangeability assumption is never perfectly met. The\n classic principle applies that \"all models are wrong but some are useful\".\n\n### Testable assumptions\n\n- Testable assumptions include anything related to the mathematical structure\n of the model. Consider:\n\n - How are media effects represented in the model, including lagged effects\n and diminishing returns?\n\n - How are control variables modeled? Are nonlinear transformations\n required?\n\n - How are trend and seasonality modeled?\n\n- Testable assumptions can be evaluated to a certain extent by goodness of fit\n metrics, including prediction metrics such as out-of-sample R-squared.\n However:\n\n - Goodness of fit metrics don't give a complete picture of how good a\n model is for causal inference, and it is likely that the best model for\n causal inference is different from the best model for prediction.\n\n - The more candidate models you are comparing, the higher the risk of\n overfitting. For example, the best model is not the one that appears to\n have the best out-of-sample fit.\n\n - There is no threshold for R-squared or other metrics that makes a model\n good or bad. A model with 99% out-of-sample R-squared can still be a\n poor model for causal inference.\n\nConclusions\n-----------\n\nThere is no absolute best solution to MMM, which follows from the fundamental\nprinciples of causal inference from observational data. We recommend that all\nMMM practitioners think critically about MMM within a causal inference\nframework, regardless of whether you use Meridian\nor any other solution. The mission of Meridian is to provide you with\nthe utmost clarity about what your MMM is, how it works, and how you should\ninterpret your results."]]
