Meridian：Google 的新开源营销组合模型

探索 Meridian 的能力和局限性，以及在开发 MMM 场景中它与 Meta 的 Robyn 的比较。

子午线，Google 的新开源营销组合模型 (MMM)，已加入快速增长的高级营销分析和预测软件市场。

本文探讨了 Meridian 的主要特性、功能和局限性，并将其与 Meta 的 MMM、Robyn 进行比较。

它讨论了 Meridian 如何使用复杂的方法（例如分层地理建模、贝叶斯方法和场景分析）为跨渠道预算优化和营销计划制定提供可行的见解。

了解营销组合模型

营销组合模型使营销人员能够分析不同的营销方法如何影响销售并估计未来的结果。

MMM 将销售驱动因素分为要素（例如，定价、产品功能、分销、促销活动）和外部关注点（例如，经济形势或竞争动向）。

这些模型根据历史数据为每个营销组合组件提供有关总销售额的数值，使统计工具能够评估单个营销行为和外部变量。

因此，这些知识使营销人员能够优化计划、更智能地分配资金，并预测一个因素的变化将如何影响未来的销售。

MMM 对大量销售和营销数据使用回归分析或类似的统计方法来揭示模式和因果关系等。

这使得企业能够做出数据驱动的决策，优化产品定价等重要业务的资源分配，并通过更好的客户意识提高品牌忠诚度。

在复杂的市场谈判中，营销组合模型的准确性和洞察力对于战略规划至关重要。

Meridian 如何适应 MMM 环境？它提供什么？

Meridian 是一个开源 MMM，旨在帮助团队创建模型，为营销结果和决策提供更详细的见解。它高度强调隐私、复杂的衡量以及广告商的可访问性。

据谷歌称，Meridian 引入了可提供更精确和可操作信息的先进技术。它包含增量实验校准、覆盖范围和频率包含等功能，以及跨所有媒体平台测量搜索的专门说明。 

Meridian 之所以脱颖而出，是因为它是透明的，允许客户自定义代码和设置以满足他们的个人需求。这使其成为改进测量程序的非常有用的工具。

它还提供实用的数据输入和建模帮助，以优化跨渠道预算。它还提供广泛的教学资源和实施帮助。

随着企业认识到 MMM 在实现收入目标方面的重要性，Meridian 提供了一个融合创新、开放和实用主义的系统。

根据新闻公告，Meridian 似乎与之前的 MMM 产品相似。信誉良好的 MMM 产品优先考虑隐私，使用贝叶斯方法，并提供大量控制变量和可定制选项。

该文档表明，Google Meridian 采用了比其他选项更复杂的方法。

虽然 Google 的文档很全面，但部署和管理数据的复杂性也不容低估。强烈建议为建模工作提供技术和分析帮助。

即使您没有先前的专业知识，实施 MMM 也可能很困难，因为它需要选择适当的数据、训练模型并修改多个参数。

Meridian 的能力和限制

地方与国家层面的建模

Meridian 是一款出色的工具，可将您的营销数据提升到新的水平。与典型的国家级模型不同，Meridian 允许您使用分层地理级建模将营销工作集中在本地或区域范围内。

该策略提供了更深入的见解，并经常产生更可靠的数据来衡量您的营销活动的有效性，特别是在投资回报率方面。 

Meridian 允许您处理的不仅仅是几个数据点。它可以处理 50 多个地理区域和 2-3 年的每周数据，使其成为数字处理的强大工具。

由于使用了 Tensorflow Probability 和 XLA 编译器等先进技术，并且可以通过 Google Colab Pro+ 等工具访问 GPU 硬件，因此 Meridian 工作速度快并能满足您的需求。

当没有本地数据可用时，Meridian 继续支持旧的国家级战略。其最值得注意的方面之一是将先验知识纳入计算的能力。 

使用贝叶斯建模的先前信息

您可以使用贝叶斯模型将您之前关于媒体性能的知识与 Meridian 相结合。其中包含来自先前实验、其他营销组合模型、行业知识和基准的信息。这样，您不必从零开始，而是以现有知识为基础。

Meridian 可以智能地评估营销活动随时间推移的有效性下降及其影响力分散程度，以提高预测准确性。它还调查了独特的观看者和广告频率对营销的影响，为策略绩效提供了更多见解。

它不止于此。

Meridian 还致力于根据 Google 查询量等数据做出明智的决策，特别是通过赞助搜索等互联网渠道。这使您可以检查策略的实际影响。

Meridian 在明智地支出您的营销预算方面表现出色，可以为您提供跨多个渠道分配现金的最佳方法建议，或者推荐实现您的目标的理想总体预算。

Meridian 还允许您尝试“假设”场景，以探索其他技术如何发挥作用。最后，它提供了一份关于其与您的数据的匹配程度的清晰报告，使您可以确定哪些策略最有效。

评估营销绩效的局限性

Meridian 有许多缺点，最明显的是缺乏上漏斗和下漏斗的支持，这在 MMM 中很常见。

这使得单独隔离和分析这些组件变得困难。然而，如果Meridian有这个功能，它就能从竞争对手中脱颖而出。

谷歌的 Meridian 对抗 Meta 的 Robyn

Meta 的 MMM Robyn 似乎更先进，向 Google 施加压力，要求其提供作为全球最大广告平台的竞争工具。

尽管 Robyn 的设计很小，但它与 Google Meridian 共享多个功能。

Meta 已经发布了 Robyn 的案例研究，但谷歌目前正在开发他们的案例研究，但通过应用程序进行访问受到限制。 Robyn 通过 GitHub 向所有人开放，鼓励社区支持。 

Meridian 也不考虑所考虑期间内的业绩变化。

现实世界的营销事件可以对特定渠道的成功产生重大影响。 Meridian 无法理解这一点可能会导致错误的预测和分析，尤其是在处理较长的持续时间时。

Meridian 和 Robyn 的功效将在更多广告商使用时得到评估，从而暴露出各自的优势。这些 MMM 技术还为广告网络提供了重要的营销前景。 Meridian 可能会增加付费搜索流量，而 Robyn 可能更喜欢 Meta 平台上印象深刻的广告，但这可能会随着进一步使用而变得明显。

Meridian 目前是一个很好的早期访问项目。它必须表明实际数据的使用和分析可以帮助广告。

资源- 搜索赫奇兰