Parameter „max_lag“ festlegen

Das Meridian-Modell betrachtet, wie Media zu einem bestimmten Zeitpunkt \(t\) die KPIs über mehrere Zeitpunkte \(t, t + 1, \dots , t + L\) beeinflussen können. Dabei ist die Ganzzahl \(L\) ein Hyperparameter, der vom Nutzer mit max_lag der ModelSpec festgelegt wird. Media kann langfristige Auswirkungen auch über max_lag hinaus haben. Aufgrund der Modellannahme der geometrischen Abnahme bewegt sich der verzögerte Effekt von Media jedoch gegen Null.

In der Praxis wird max_lag verwendet, um die Dauer zu begrenzen, in der Media eine Wirkung haben können. Dies hat positive Auswirkungen, darunter eine verbesserte Modellkonvergenz, angemessene Modelllaufzeiten und eine Maximierung der Datennutzung (Verringerung der Varianz). Wenn max_lag im Bereich zwischen 2 bis 10 liegt, ergibt sich ein gutes Gleichgewicht zwischen diesen Vor- und Nachteilen.

Eine Erhöhung von max_lag bedeutet nicht unbedingt, dass auch die ROI-Schätzungen steigen. Ein Grund dafür ist, dass Media zu Zeitpunkt \(t\)die KPIs auch zu einem späteren Zeitpunkt \(t+L\)beeinflussen können. Das kann die Media-Auswirkungen zu \(t+1, \dots , t+L\) auf die KPIs zu Zeitpunkt \(t+L\)verringern.