Üyelik Gerekli
Bu içeriğe erişmek için giriş yapmanız ve Premium aboneliğine sahip olmanız gerekmektedir.
- 01 Meridian, Bayesian inference + NUTS sampler kullanır. Prior calibration ile deney sonuçlarını veya sektör benchmarklarını modele dahil edebilirsiniz.
- 02 Hill saturation fonksiyonu azalan getiriyi, geometric/binomial adstock ise reklam etkisinin zaman içinde yayılmasını modeller.
- 03 Geo-level hierarchical modeling, veri noktalarını artırarak daha güvenilir tahminler üretir. 50+ geo bölge idealdir.
- 04 Reach & Frequency modeling açık kaynak MMM araçları arasında yalnızca Meridian'da bulunur. YouTube verisi Google MMM Data Platform üzerinden sağlanır.
- 05 Budget Optimizer, mevcut bütçe dağılımını saturation curve'lere göre optimize eder. Scenario Planner (2026) ile no-code bütçe simülasyonu yapılabilir.
- 06 Limitasyonlar: time-varying coefficients yok, campaign-level optimizasyon yok, minimum 2-3 yıl haftalık veri gerekli, GPU öneriliyor.
+ Meridian'ı çalıştırmak için GPU gerekli mi?
Önerilir. Google Colab'da T4 GPU (16GB) ile test edilmiş. CPU'da çalışır ama MCMC sampling önemli ölçüde yavaşlar. Colab Pro+ öneriliyor.
+ Meridian ile Robyn arasındaki temel fark nedir?
Meridian full Bayesian inference (TFP + NUTS), Robyn ise Ridge Regression + multi-objective optimization (Nevergrad) kullanır. Meridian reach/frequency destekler, Robyn desteklemez. Robyn R tabanlı, Meridian Python tabanlıdır.
+ ROI prior'ları nasıl belirlenir?
Üç kaynak: geçmiş MMM sonuçları, incrementality/geo-lift deney sonuçları veya sektör benchmarkları. Log-normal dağılım varsayılanıdır. Prior calibration period ile hangi dönemin kullanılacağı belirtilir.
+ Meridian hangi verileri destekler?
Zorunlu: KPI (ciro/dönüşüm), paid media exposure (gösterim/tıklama), media spend. İsteğe bağlı: reach/frequency, organik medya, non-media treatments (fiyatlandırma, promosyon), kontrol değişkenleri (GQV, mevsimsellik), geo popülasyon.