Grund für die Nutzung von kausaler Inferenz und bayesscher Modellierung
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Der Grund für die Betrachtung der kausalen Inferenz ist einfach und überzeugend. Alle Größen, die mithilfe von MMM geschätzt werden, implizieren Kausalität. ROI, Reaktionskurven und die Analyse des optimalen Budgets beziehen sich darauf, wie sich Marketingausgaben auf KPIs auswirken. Dazu wird untersucht, was bei anderen Marketingausgaben geschehen wäre. Aus Sicht von Meridian gibt es keine Alternative zur Verwendung der kausalen Inferenz.
Meridian ist ein Regressionsmodell. Die Tatsache, dass Marketingeffekte als kausal interpretiert werden können, ist auf die definierten Schätzgrößen und die getroffenen Annahmen zurückzuführen (z. B. den kausalen DAG). Auch wenn diese Annahmen nicht für jeden Werbetreibenden gelten, werden sie transparent offengelegt, damit jeder Werbetreibende eine fundierte Entscheidung treffen kann.
Obwohl für die kausale Inferenz keine bayessche Modellierung erforderlich ist, verfolgt Meridian einen bayesschen Ansatz, weil er folgende Vorteile bietet:
- Die Prior-Verteilungen eines bayesschen Modells bieten eine intuitive Möglichkeit, die Anpassung jedes Parameters gemäß dem Vorwissen und der gewählten Regularisierungsstärke zu regularisieren. Die Regularisierung ist bei der MMM erforderlich, da die Anzahl der Variablen groß, die Korrelationen oft hoch und die Media-Effekte (mit Adstock-Effekt und abnehmenden Renditen) komplex sind.
- Meridian bietet die Möglichkeit, das Regressionsmodell in Bezug auf den ROI neu zu parametrisieren. So kann ein benutzerdefinierter ROI-Prior eingesetzt werden. Alle verfügbaren Informationen, einschließlich Testergebnisse, können verwendet werden, um Priors festzulegen, die auf Ergebnisse hin regularisieren, die Sie für wahrscheinlich halten, und mit der Stärke, die Sie für angemessen halten.
- Transformationen von Media-Variablen (Adstock und abnehmende Renditen) sind nicht linear und die Parameter dieser Transformationen können nicht mithilfe von linearen Mischverteilungsmodellen geschätzt werden. Meridian verwendet modernste MCMC-Stichprobenmethoden, um dieses Problem zu lösen.
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Zuletzt aktualisiert: 2025-06-25 (UTC).
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