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.

Google Meridian ile MMM Uygulama Rehberi: Kurulumdan Bütçe Optimizasyonuna

Google Meridian ile Marketing Mix Modeling uygulaması: ortam kurulumu, veri hazırlığı, model çalıştırma, ROI analizi ve bütçe optimizasyonu. Colab notebook ile adım adım.

TL;DR

Google Meridian, TensorFlow Probability üzerine kurulu açık kaynak Bayesian MMM aracı. Geo-level hierarchical modeling ve reach/frequency desteğiyle diğer açık kaynak araçlardan ayrılıyor. Rehber, demo veri setiyle kurulumdan bütçe optimizasyonuna kadar tüm süreci adım adım izliyor.

Aboneliği İncele Giriş Yap