Meridian est l'évolution officielle de l'approche MMM de Google. Il s'agit de la version mise à jour de LightweightMMM. Les deux versions s'appuient sur la recherche bayésienne de Google concernant la MMM depuis 2017.
Les principales fonctionnalités de Meridian sont la modélisation de la couverture et de la fréquence, la gestion efficace de la recherche sponsorisée et l'étalonnage des tests.
Migrer vers Meridian
Pour migrer de LightweightMMM vers Meridian, vous devez installer Meridian et importer vos données en suivant le même processus que tout nouvel utilisateur de Meridian. Pour en savoir plus, consultez Installer Meridian.
Comparatif des fonctionnalités
Les données d'entrée des deux modèles sont identiques.
Le graphique suivant présente les principales différences de fonctionnalités entre les projets :
| Fonctionnalité | LightweightMMM | Meridian |
|---|---|---|
| Langage | Python | Python |
| Bibliothèque bayésienne | Numpyro | TensorFlow Probability |
| Étalonnage des tests | Possible, mais manuel | Oui |
| Modélisation de la couverture et de la fréquence | Non | Oui |
| Optimiseur | Oui | Oui |
| Formule du ROI du modèle | Non | Oui |
| Intégration du facteur de confusion VRG | Possible, mais manuel | Oui |
| Modèles au niveau national et géographique | Oui | Oui, national et d'autres zones géographiques |
| Tendances et saisonnalité | Ligne droite + forme sinusoïdale récurrente (quotidienne, hebdomadaire) | Nœuds |
| Priors personnalisés | Oui | Oui |
| Transformation de latence et de saturation | Oui | Oui |
| Mise à l'échelle des entrées | Manuelle | Automatique |
Différences dans les spécifications de modèle
LightweightMMM propose trois architectures de modèles différentes : Adstock, Hill-Adstock et Carryover. Meridian utilise une variante de l'architecture Hill-Adstock et n'autorise pas d'autres architectures. Vous pouvez choisir l'ordre dans lequel les transformations Hill et Adstock sont appliquées pour le modèle de référence Meridian. Le modèle de couverture et de fréquence Meridian utilise un ordre Hill-Adstock fixe : Hill en premier, puis Adstock.
Voici d'autres différences entre Meridian et LightweightMMM :
Les canaux média sont hiérarchisés selon les zones géographiques dans les deux projets. Toutefois, dans LightweightMMM, la hiérarchie géographique n'ajoute pas de paramètres libres supplémentaires. Au lieu de cela, un coefficient média est utilisé pour spécifier à la fois l'hyper-prior et les priors individuels des canaux média au niveau géographique dans LightweightMMM. Meridian comporte un paramètre supplémentaire
eta_mqui spécifie l'écart-type du coefficient média pour les zones géographiques. Meridian permet également à la variation hiérarchique d'être de forme normale ou log-normale.Les fonctionnalités non média, appelées variables de contrôle dans Meridian, sont également hiérarchiques dans Meridian, alors qu'elles ne le sont pas pour les zones géographiques dans LightweightMMM. Le paramètre de modèle Meridian
xi_cspécifie l'écart-type de cette hiérarchie géographique.Meridian vous permet de spécifier des priors média en termes de bêta (comme pour LightweightMMM) ou de ROI.
La référence est exprimée différemment dans Meridian par rapport à LightweightMMM. Avec Meridian, les utilisateurs peuvent spécifier des effets fixes au niveau géographique et au niveau temporel, et la référence correspond à la somme des deux effets fixes.
Différences attendues concernant la durée d'échantillonnage MCMC
En raison du nombre plus important de paramètres et de la complexité des modèles dans Meridian, l'échantillonnage MCMC devrait prendre plus de temps dans Meridian que dans LightweightMMM. Toutefois, comme les modèles sont relativement similaires, Meridian ne devrait pas prendre beaucoup plus de temps que LightweightMMM. Les estimations précises du délai supplémentaire dépendent de l'environnement de calcul, du nombre de zones géographiques, des paramètres d'ajustement du modèle, des priors, des données et d'autres facteurs. Même si la complexité du modèle de Meridian se traduira probablement par un temps d'échantillonnage MCMC plus long, des résultats plus précis sont attendus.