加入新推出的
Discord 社区，展开实时讨论，获得同行支持，并直接与 Meridian 团队互动！
Logica dell'inferenza causale e della modellazione bayesiana
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
Il motivo per cui si prende una prospettiva di inferenza causale è semplice e
convincenti. Tutte le quantità stimate dal Marketing Mix Modeling implicano una causalità. ROI,
curve di risposta e un'analisi ottimale del budget riguardano il modo in cui la spesa per il marketing
influisce sui KPI, valutando cosa sarebbe successo se la spesa per il marketing avesse
diverse. La prospettiva di progettazione di Meridian è che non esistono alternative
ma di usare la metodologia
di inferenza causale.
Meridian è un modello di regressione. Il fatto che gli effetti del marketing possono essere
interpretata come causale è dovuta alle stime definite e alle ipotesi fatte
(come il DAG causale). Sebbene questi presupposti non siano validi per ogni
inserzionista, le ipotesi vengono comunicate in modo trasparente per
decidere.
Sebbene la modellazione bayesiana non sia necessaria per l'inferenza causale,
Meridian adotta un approccio bayesiano perché offre quanto segue
vantaggi:
- Le distribuzioni precedenti di un modello bayesiano offrono un modo intuitivo per
regolarizzare l'adattamento di ogni parametro in base alle conoscenze precedenti
forza di regolarizzazione selezionata. La regolarizzazione è necessaria in Marketing Mix Modeling perché
il numero di variabili è grande, le correlazioni sono spesso alte
gli effetti multimediali (con adstock e rendimenti decrescenti) sono complessi.
- Meridian offre la possibilità di riparametrizzare il modello di regressione
in termini di ROI, consentendo l'uso di qualsiasi ROI personalizzato a priori. Qualsiasi cosa
le conoscenze disponibili, compresi i risultati degli esperimenti, possono essere utilizzate per stabilire
che si regolarizzino per ottenere risultati in cui credi con la forza in cui credi
sia appropriata.
- Le trasformazioni delle variabili multimediali (adstock e resi decrescenti)
non lineari e i parametri di queste trasformazioni non possono essere stimati
le tecniche di modelli misti lineari. Meridian utilizza tecnologie all'avanguardia
Campionamento MCMC
tecniche di
risolvere questo problema.
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2024-09-05 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2024-09-05 UTC."],[[["\u003cp\u003eMeridian 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.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBuilt as a Bayesian regression model, Meridian leverages causal assumptions and transparently discloses them, allowing advertisers to assess their applicability.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Bayesian approach in Meridian provides robust regularization, incorporates prior knowledge about ROI, and effectively handles non-linear media effects through advanced sampling techniques.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,["# Rationale for causal inference and Bayesian modeling\n\nThe reason for taking a causal inference perspective is straightforward and\ncompelling. All of the quantities that MMM estimates imply causality. ROI,\nresponse curves, and optimal budget analysis pertain to how marketing spending\naffects KPIs, by considering what would have happened if the marketing spend had\nbeen different. The Meridian design perspective is that there is no alternative\nbut to use causal inference methodology.\n\nMeridian is a regression model. The fact that marketing effects can be\ninterpreted as causal is owed to the estimands defined and the assumptions made\n(such as the causal DAG). Although these assumptions might not hold for every\nadvertiser, the assumptions are transparently disclosed for each advertiser to\ndecide.\n\nAlthough Bayesian modeling is not necessary for causal inference,\nMeridian takes a Bayesian approach because it offers the following\nadvantages:\n\n1. The prior distributions of a Bayesian model offer an intuitive way to regularize the fit of each parameter according to prior knowledge and the selected regularization strength. Regularization is necessary in MMM because the number of variables is large, the correlations are often high, and the media effects (with adstock and diminishing returns) are complex.\n2. Meridian offers the option to reparameterize the regression model in terms of ROI, allowing the use of any custom ROI prior. Any and all available knowledge, including experiment results, can be used to set priors that regularize towards results you believe in with the strength you believe is appropriate.\n3. Media variable transformations (adstock and diminishing returns) are nonlinear, and the parameters of these transformations cannot be estimated by linear mixed model techniques. Meridian uses state-of-the-art [MCMC sampling\n techniques](/meridian/docs/basics/bayesian-inference#mcmc-convergence) to solve this problem."]]
