Referenz: Das erwartete Ergebnis des alternativen Szenarios, bei dem alle Behandlungsvariablen auf die Referenzwerte festgelegt sind. Bei bezahlten und organischen Media sind die Referenzwerte null. Bei nicht mediabezogenen Testvariablen kann der Baseline-Wert auf den beobachteten Mindestwert der Variablen (Standard), den Höchstwert oder einen vom Nutzer angegebenen Gleitkommawert festgelegt werden.
Beitrag: Das zusätzliche Ergebnis jeder Testvariablen in Prozent des Gesamtergebnisses. Für Berichtszwecke, etwa in der ModelFit-Darstellung der erwarteten und tatsächlichen Werte und im MediaSummary-Wasserfalldiagramm für Beiträge, ist das Gesamtergebnis das erwartete Gesamtergebnis. Für Priors für Beiträge ist das Gesamtergebnis das beobachtete Gesamtergebnis.
Kontrollvariablen: Variablen im Modell, die keine Testvariablen sind. Kontrollvariablen werden verwendet, um das Referenzergebnis zu schätzen. Es ist nicht möglich, kausale Effekte oder Beitragsprozente für Kontrollvariablen zu schätzen. Unter Kontrollvariablen finden Sie wichtige praktische Tipps zur Auswahl dieses Variablentyps. Weitere Informationen finden Sie unter Mediatorvariablen.
Störvariablen: Variablen, die einen kausalen Effekt sowohl auf die Behandlung als auch den KPI haben. Wenn Sie diese als Kontrollvariablen einbeziehen, werden die kausalen Schätzungen der Behandlung auf den KPI korrigiert (entbiasiert).
Vorhersagevariablen: Variablen, die einen kausalen Effekt ausschließlich auf den KPI haben. Die Einbeziehung dieser Variablen als Kontrollvariable trägt nicht dazu bei, den Bias der kausalen Schätzungen der Behandlung auf den KPI zu korrigieren. Starke Vorhersagevariablen können jedoch die Varianz der kausalen Schätzungen verringern.
Kosten pro zusätzlichem KPI (CPIK): Gesamtausgaben geteilt durch den Gesamtwert des zusätzlichen KPI. Wenn der KPI nicht der Umsatz ist und keine Daten zum Umsatz pro KPI verfügbar sind, entspricht der CPIK dem Kehrwert des ROI.
Effektivität: zusätzliches Ergebnis geteilt durch die Gesamtzahl der Mediaeinheiten.
Erwartetes Ergebnis: Das erwartete Ergebnis, wenn alle Behandlungsvariablen auf tatsächliche Verlaufswerte gesetzt werden. Das ist die Summe aus Referenzergebnis plus zusätzlichem Ergebnis aller Behandlungsvariablen.
Flighting-Muster: Die relative Verteilung von Mediaeinheiten auf geografische Regionen und Zeiträume für eine bestimmte Mediavariable. Es wird verwendet, um Mediaeinheiten auf geografische Regionen und Zeiträume zu verteilen, wenn das Gesamtbudget eines Channels nach oben oder unten skaliert wird. Das gilt für die Budgetoptimierung und Reaktionskurven.
Zusätzliches Ergebnis: Die Änderung beim erwarteten Ergebnis, verursacht durch die einzelnen Behandlungsvariablen. Bei bezahlten und organischen Media ist das die Änderung des erwarteten Ergebnisses, wenn eine Variable auf null gesetzt wird. Bei nicht mediabezogenen Behandlungsvariablen ist das die Änderung des erwarteten Ergebnisses, wenn eine Variable für jede geografische Region und jeden Zeitraum auf ihren Referenzwert (beobachteter Mindestwert der Variablen (Standard), Höchstwert oder ein vom Nutzer angegebener Gleitkommawert) gesetzt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Ergebnisse.
KPI: Die Variable für die Antwort (Ziel, abhängig) des Modells. Das können Umsatz, Verkaufseinheiten, Conversions oder andere Messwerte sein, auf die die Behandlungsvariablen einen kausalen Einfluss haben können.
Verzögerter Effekt: Ein kausaler Effekt von Behandlungsvariablen aus früheren Zeiträumen, die sich auf das Ergebnis in einem späteren Zeitraum auswirkt. Meridian modelliert verzögerte Effekte mit einer Adstock-Funktion.
Grenz-ROI (mROI): Die Ableitung der Reaktionskurve. Er entspricht ungefähr dem ROI der nächsten Währungseinheit (z. B. Euro), die über dem aktuellen Ausgabenniveau liegt.
Mediaausführung: Allgemeiner Begriff, der sich auf die Werte der Mediaeinheiten eines bestimmten Channels über geografische Regionen und Zeiträume hinweg bezieht.
Mediatorvariablen: Variablen, die kausal von der Behandlung beeinflusst werden und einen kausalen Effekt auf den KPI haben. Wenn Sie diese als Kontrollvariablen einbeziehen, führt das zu einem Bias bei den kausalen Schätzungen der Behandlung auf den KPI. Sie müssen aus dem Modell ausgeschlossen werden.
Das Ergebnis ist der primäre Messwert, anhand dessen in Meridian der kausale Effekt von Behandlungsvariablen gemessen wird. In der Regel ist das der Umsatz. Wenn der KPI jedoch nicht der Umsatz ist und keine Daten zum Umsatz pro KPI verfügbar sind, definiert Meridian das Ergebnis als den KPI selbst. Es stimmt nicht unbedingt mit der Variablen für die Antwort des Modells überein (siehe KPI-Definition).
Reaktionskurve: Ein Diagramm, in dem das zusätzliche Ergebnis in Abhängigkeit vom Ausgabenniveau für eine bestimmte Mediavariable dargestellt wird. Weil die Ausgaben variieren, werden Mediaeinheiten gemäß dem Flighting-Muster auf Regionen und Zeiträume verteilt.
ROI (Return on Investment): In Meridian ist der ROI als zusätzliches Ergebnis geteilt durch die Ausgaben definiert. Wenn der KPI „Umsatz“ ist oder Daten zum Umsatz pro KPI verfügbar sind, ist das zusätzliche Ergebnis der zusätzliche Umsatz. Andernfalls ist das zusätzliche Ergebnis der zusätzliche KPI.
Umsatz: Bei nicht umsatzbezogenen KPIs ist das der Umsatz pro KPI multipliziert mit dem KPI. Bei umsatzbezogenen KPIs entspricht der Wert dem KPI. Wenn der KPI nicht der Umsatz ist und keine Daten zum Umsatz pro KPI verfügbar sind, ist der Umsatz nicht definiert.
Umsatz pro KPI: Der geschätzte Umsatz pro KPI-Einheit. Kann je nach Zeit, geografischer Region oder beidem variieren. In Meridian werden zusätzliche KPI-Einheiten mit dem Umsatz pro KPI multipliziert, um den zusätzlichen Umsatz der Behandlungsvariablen zu schätzen.
Sättigung: Meridian geht davon aus, dass bei bezahlten und organischen Media die Grenzerträge sinken und dass es eine asymptotische Grenze für den Media-Effekt über einen bestimmten Zeitraum gibt. Mit steigenden Ausgaben entlang der Reaktionskurve sinkt der Grenz-ROI. Wenn die Ausgaben hoch und der Grenz-ROI niedrig sind, gilt ein Channel als gesättigt. Sättigung ist ein allgemeiner Begriff. Ein bestimmter Grenzwert ist dafür nicht definiert.
Behandlungsvariablen: Umfassen alle Variablen, für die im MMM ein kausaler Effekt geschätzt wird, nämlich Behandlungen für bezahlte Media, Behandlungen für organische Media und nicht mediabezogene Behandlungen. Der Begriff Behandlung stammt aus dem Bereich der kausalen Inferenz und wird anderswo oft synonym mit Intervention oder Exposition verwendet.
Variablen für bezahlte Media: Enthält alle Media-Channels, für die Daten zu Ausgaben verfügbar sind. Dazu gehören sowohl Channels, die mit einer einzelnen Variablen (z. B. Ausgaben, Impressionen oder Klicks) als auch mit Reichweiten- und Häufigkeitsdaten modelliert werden.
Variablen für organische Media: Enthält alle Media-Channels, für die keine Kosten anfallen oder deren Kosten nicht bekannt sind. Diese Channels werden wie bezahlte Media mit Adstock und abnehmenden Renditen modelliert. Der Hauptunterschied besteht darin, dass ROI und Grenz-ROI für organische Channels nicht gemessen werden können. Daher können keine ROI- und Grenz-ROI-Priors für organische Channels verwendet werden. Darunter fallen sowohl organische Media-Channels, die mit einer einzelnen Variablen modelliert werden (z. B. Ausgaben, Impressionen oder Klicks), als auch Channels, die mit Daten zu Reichweite und Häufigkeit modelliert werden.
Nicht mediabezogene Behandlungsvariablen: Dazu zählen alle nicht mediabezogenen Taktiken wie Preise und Werbeaktionen. Das sind Variablen, für die Meridian einen kausalen Effekt schätzt. Die Effektgröße wird jedoch als linear angenommen. Adstock und abnehmende Renditen werden nicht berücksichtigt.