因果推論和貝葉斯模擬

提出因果推論觀點相當簡單明瞭 極具吸引力行銷組合模式分析估算出的因果關係的所有數量,投資報酬率 回應曲線,以及與行銷支出有關的最佳預算分析 影響 KPI,思考如果行銷支出 有些人也不一樣。而 Meridian 的設計觀點 但要使用因果推論方法

子午線是迴歸模型行銷效果可說是 導致估計值與做出的假設 (例如因果關係 DAG)?雖然這些假設不一定每次 我們會清楚公開每位廣告客戶的假設

雖然系統不一定會使用貝氏模型來進行因果推論 梅里迪亞採用貝葉斯做法,因為它提供以下功能 優點:

  1. 依先前貝葉斯模型分佈情況,提供直觀的方法 依照先前的知識和 所選的正則化強度行銷組合模式分析中必須定期進行 變數數量偏大,相關性通常較高, 媒體效果 (含 adstock 並降低報酬率) 相當複雜,
  2. 梅里達提供重新參數化模型的選項 ,您可以先使用任何自訂投資報酬率,不限和所有 實驗結果等可用的知識可用於設定先驗知識 對你相信的力量進行正規化 沒有問題。
  3. 媒體變數轉換 (adstock 和減損報酬) 為 非線性,因此無法以下列方式預估這些轉換的參數: 線性混合模型梅里迪安採用最先進的技術 MCMC 取樣 技巧 才能解決這個問題