Meridian: Google の新しいオープンソース マーケティング ミックス モデル

メリディアンの能力と限界、そして発展途上の MMM シーンにおけるメタのロビンとの比較を探ってください。

子午線, Google の新しいオープンソース マーケティング ミックス モデル (MMM) は、高度なマーケティング分析および予測ソフトウェアの急成長市場に加わりました。

この記事では、Meridian の主な機能、能力、制限を検討し、Meta の MMM、Robyn と比較します。

ここでは、Meridian が階層的地理レベル モデリング、ベイズ手法、シナリオ分析などの複雑な手法を使用して、クロスチャネル予算の最適化とマーケティング プランの策定に実用的な洞察を提供する方法について説明します。

マーケティング ミックス モデルを理解する

マーケティング ミックス モデルを使用すると、マーケティング担当者は、さまざまなマーケティング手法が売上にどのような影響を与えるかを分析し、将来の結果を予測できます。

MMM は、販売促進要因を要素 (価格設定、製品の特徴、流通、販売促進活動など) と外部の懸念事項 (経済状況や競争の動きなど) に分類します。

これらのモデルは、履歴データに基づいて総売上高に関する各マーケティング ミックス コンポーネントに数値を提供し、統計ツールで個々のマーケティング活動や外部変数を評価できるようにします。

その結果、この知識により、マーケティング担当者は計画を最適化し、資金をより賢く割り当て、1 つの要素の変化が将来の売上にどのような影響を与えるかを予測できるようになります。

MMM は、膨大な量の販売およびマーケティング データに対して回帰分析または同様の統計的アプローチを使用して、とりわけパターンや因果関係を明らかにします。

これにより、企業はデータに基づいた意思決定を行うことができ、製品の価格設定などの重要な業務全体でリソースの割り当てを最適化し、顧客認識の向上を通じてブランドロイヤルティを向上させることができます。

複雑な市場を交渉する際には、マーケティング ミックス モデルの精度と洞察が戦略計画に不可欠です。

Meridian は MMM 環境にどのように適合し、何を提供しますか?

Meridian は、チームがマーケティング結果と意思決定についてより詳細な洞察を得るモデルを作成できるようにすることを目的としたオープンソース MMM です。プライバシー、高度な測定、広告主のアクセシビリティを非常に重視しています。

Google によると、Meridian はより正確で実用的な情報を提供する進歩をもたらします。これには、インクリメンタリティ実験の調整、リーチとフリークエンシーの包含、すべてのメディア プラットフォームにわたる検索の測定に関する専門的な指示などの機能が含まれています。 

Meridian は透過的であるため際立っており、顧客は個々のニーズに合わせてコードと設定をカスタマイズできます。これは、測定手順を改善するための非常に便利なツールになります。

また、クロスチャネル予算を最適化するための実用的なデータ入力とモデリングの支援も提供します。また、広範な教育リソースと導入支援も提供します。

企業が収益目標を達成する上で MMM の重要性を認識しているため、Meridian はイノベーション、オープン性、実用主義を融合したシステムを提供しています。

プレス発表によると、Meridian は以前の MMM 製品と類似しているようです。評判の良い MMM 製品はプライバシーを優先し、ベイジアン手法を使用し、多数の制御変数とカスタマイズ可能なオプションを提供します。

ドキュメントによれば、Google Meridian は他のオプションよりも複雑なアプローチを採用しています。

Google のドキュメントは包括的ですが、データの展開と管理の複雑さを過小評価してはなりません。モデリング作業のための技術的および分析的な支援を強くお勧めします。

事前の専門知識がなくても、適切なデータを選択し、モデルをトレーニングし、いくつかのパラメーターを変更する必要があるため、MMM の実装は難しい場合があります。

メリディアンの能力と限界

地方レベルと国家レベルのモデリング

Meridian は、マーケティング データを次のレベルに引き上げる素晴らしいツールです。 Meridian では、典型的な国家レベルのモデルとは異なり、階層的な地理レベルのモデリングを使用して、マーケティング活動をローカルまたは地域規模に集中させることができます。

この戦略により、より深い洞察が得られ、特に ROI の観点から、マーケティング活動の効果についてより信頼できる数値が得られることがよくあります。 

Meridian を使用すると、単なる少数のデータ ポイント以上の作業が可能になります。 50 を超える地理的エリアと 2 ～ 3 年分の毎週のデータを処理できるため、数値計算の強力な手段となります。

Meridian は、Tensorflow Probability や XLA コンパイラなどの高度なテクノロジーを使用し、Google Colab Pro+ などのツールを介して GPU ハードウェアにアクセスできるため、迅速に動作し、要求に応えます。

現地データが利用できない場合、メリディアンは引き続き古い国家レベルの戦略をサポートします。その最も注目すべき側面の 1 つは、事前の知識を計算に組み込むことができることです。 

ベイジアン モデリングに以前の情報を使用する

ベイジアン モデルを使用して、メディアのパフォーマンスに関する以前の知識を Meridian と統合できます。これには、以前の実験、他のマーケティング ミックス モデル、業界の知識、ベンチマークからの情報が含まれます。こうすることで、ゼロから始める必要はなく、既存の知識に基づいて構築することができます。

Meridian は、時間の経過とともに低下するマーケティング戦略の有効性とその影響の分散をインテリジェントに評価し、予測の精度を向上させます。また、ユニークな視聴者と広告の頻度がマーケティングに及ぼす影響も調査し、戦略のパフォーマンスに関するさらなる洞察を提供します。

それだけではありません。

Meridian は、特にスポンサー付き検索などのインターネット チャネルを通じて、Google クエリ ボリュームなどのデータに基づいて適切な意思決定を行うことも目的としています。これにより、戦略の実際の影響を調べることができます。

Meridian は、マーケティング予算を賢く使う場合に威力を発揮し、資金を複数のチャネルに分割するための最適なアプローチをアドバイスしたり、目標を達成するための理想的な全体予算を推奨したりします。

Meridian では、「what-if」シナリオを実験して、他のテクニックがどのように機能するかを調査することもできます。最後に、データとの一致度に関する明確なレポートが提供されるため、どの戦術が最も効果的かを判断できます。

マーケティングのパフォーマンス評価の限界

Meridian には多くの欠点があり、最も顕著なのは MMM でよく見られる上部ファネルと下部ファネルのサポートの欠如です。

このため、これらのコンポーネントを個別に分離して分析することが困難になります。しかし、メリディアンにこの機能があれば、競合他社との差別化が図れるだろう。

GoogleのMeridian対MetaのRobyn

Meta の MMM Robyn はより先進的であるように見え、Google に対して世界最大の広告プラットフォームとして競合ツールを提供するよう圧力をかけています。

Robyn は小さなデザインにもかかわらず、Google Meridian といくつかの機能を共有しています。

Meta は Robyn のケーススタディをリリースしましたが、Google は現在、アプリケーションを介したアクセスが制限されたケーススタディを開発中です。 Robyn は GitHub 経由で誰でも利用できるため、コミュニティのサポートが促進されます。 

Meridian は、検討対象期間内のパフォーマンスの変化も考慮していません。

現実世界のマーケティング イベントは、特定のチャネルの成功に大きな影響を与える可能性があります。 Meridian がこれを理解できないと、特に長期間を扱う場合、誤った予測や分析が発生する可能性があります。

Meridian と Robyn の有効性は、より多くの広告主が採用することで評価され、それぞれの強みが明らかになります。これらの MMM テクノロジーは、広告ネットワークに重要なマーケティングの可能性ももたらします。 Meridian は有料検索のトラフィックを増やす可能性がある一方、Robyn は Meta のプラットフォームでインプレッション重視の広告を好む可能性がありますが、これはさらに使用することで明らかになる可能性があります。

Meridian は現在、試してみるのに適した早期アクセス プロジェクトです。実際のデータの使用と分析が広告に役立つことを示さなければなりません。

ソース- 検索するヘンジンランド