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Latence et saturation des canaux média
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L'effet d'un canal média sur les ventes est généralement différé et s'atténue lentement au fil du temps. L'architecture du modèle Meridian est conçue pour rendre compte de cet effet par le biais d'une fonction Adstock de décroissance géométrique. Pour en savoir plus, consultez A Hierarchical Bayesian Approach to Improve Media Mix Models Using Category Data et Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects.
Fonction Adstock
La fonction Adstock est définie comme suit :
$$
\text{AdStock}(x_t, x_{t-1}, \cdots, x_{t-L};\ \alpha)\ =
\dfrac{\sum\limits_{s=0}^L\ \alpha^sx_{t-s}}
{\sum\limits _{s=0}^L\ \alpha^s}
$$
Où :
\(x_s \geq 0; s = t, t-1, \cdots, t-L\)
\(\alpha\ \in\ [0, 1]\) est le taux de décroissance géométrique
\(L\) est la durée maximale de latence
De plus, il semble aller de soi qu'à mesure que les dépenses sur un canal média donné augmentent au cours d'une période donnée, les rendements marginaux finissent par diminuer (par exemple en raison de la saturation). Meridian modélise cet effet de saturation à l'aide d'une fonction à deux paramètres appelée "fonction Hill".
Fonction Hill
La fonction Hill est définie comme suit :
$$
\text{Hill}(x; ec, \text{slope}) = \frac{1}{1+\left( \frac{x}{ec} \right)^
{- \text{slope}}}
$$
Où :
\(x \geq 0\)
\(ec > 0\) correspond au point de demi-saturation, ce qui signifie que\(\text{Hill}(x=ec; ec, \text{slope}) = 0.5\)
\(\text{slope} > 0\) est un paramètre qui contrôle la forme de la fonction :
- \(\text{slope} \leq 1\) correspond à une forme concave
- \(\text{slope} > 1\) correspond à une fonction en forme de S qui est convexe pour \( x < ec \) et concave pour \( x > ec \)
Important : L'estimation des paramètres de la fonction Hill par le modèle est basée sur la plage d'observation des données média. La courbe de réponse ajustée peut être extrapolée en dehors de cette plage, mais les résultats basés sur l'extrapolation doivent être interprétés avec un niveau de prudence approprié.
La fonction Hill peut être appliquée avant ou après la transformation Adstock, en fonction de l'argument booléen hill_before_adstock
de ModelSpec
. Le paramètre par défaut étant hill_before_adstock = False
, l'effet média du canal \(m\) dans la zone géographique \(g\) et au cours de la période \(t\)est égal à\(\beta_{g,m} \text{Hill}(\text{Adstock}(x_t,x_{t-1},\cdots,x_{t-L};\ \alpha_m)
;ec_m, \text{slope}_m)\).
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Dernière mise à jour le 2025/08/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMeridian utilizes an Adstock function to model the lagged and tapering effects of media channels on sales.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Hill function is employed to capture the diminishing marginal returns, or saturation, of media spending.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Hill function can be applied before or after the Adstock transformation, offering flexibility in modeling media effects.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe model estimates parameters based on observed data, and extrapolation beyond this range requires caution in interpretation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDetails on the Adstock and Hill functions, including formulas and parameter explanations, are provided within the content.\u003c/p\u003e\n"]]],["Meridian's model captures the lagged effect of media on sales using a geometric decay Adstock function, defined by decay rate (α) and maximum lag (L). It also accounts for diminishing returns through the Hill function, characterized by half saturation point (ec) and slope. The Hill function can be applied before or after the Adstock transformation, defaulting to after. The model estimates Hill function parameters based on the observed media data range.\n"],null,["The effects of media execution on KPI are governed by two mechanisms: a lagged\neffect and a saturation effect. Lagged effects refer to the way in which the\neffect of a media channel on KPI has a lagged effect that tapers off slowly\nover time. Saturation effects refer to diminishing marginal returns with\nincreased media execution.\n\nAdstock function\n\nMeridian's model architecture is designed to capture lagged effects\nthrough an Adstock function.\n\nIn the Adstock function, the cumulative media effect at time \\\\(t\\\\) is a\nweighted average of media execution at times \\\\(t, t-1, ..., t-L\\\\) with weights\ndetermined by a weight function \\\\(w(s; \\\\alpha)\\\\). Here, \\\\(L\\\\) is the maximum\nduration of the lagged effect.\n\nMeridian offers the Adstock function with two weight functions\n\\\\(w(s; \\\\alpha)\\\\): `geometric` and `binomial`. For more details on the\nfunctions, see [Set the adstock_decay_spec\nparameter](/meridian/docs/advanced-modeling/set-adstock-decay-spec-parameter).\nFor more information on the Adstock function, see [A Hierarchical Bayesian\nApproach to Improve Media Mix Models Using Category\nData](//research.google/pubs/a-hierarchical-bayesian-approach-to-improve-media-mix-models-using-category-data/)\nand [Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape\nEffects](//research.google/pubs/bayesian-methods-for-media-mix-modeling-with-carryover-and-shape-effects/).\n\nThe Adstock function is defined as follows: \n$$ \\\\text{Adstock}(x_t, x_{t-1}, \\\\cdots, x_{t-L};\\\\ \\\\alpha)\\\\ = \\\\dfrac{\\\\sum\\\\limits_{s=0}\\^L\\\\ w(s; \\\\alpha)x_{t-s}} {\\\\sum\\\\limits _{s=0}\\^L\\\\ w(s; \\\\alpha)} $$\n\nwhere:\n\n- \\\\(w(s; \\\\alpha) \\\\) is the [decay function](/meridian/docs/advanced-modeling/set-adstock-decay-spec-parameter)\n\n- \\\\(x_s \\\\geq 0\\\\) is media execution at time \\\\(s\\\\)\n\n- \\\\(\\\\alpha\\\\ \\\\in\\\\ \\[0, 1\\]\\\\) is the decay parameter\n\n- \\\\(L\\\\) is the maximum lag duration.\n\nHill function\n\nMeridian's model architecture is designed to capture saturation effects\nthrough a Hill function.\n\nIt is intuitive that as spending on a given media channel within any given\ntime period increases, you eventually see diminishing marginal returns, for\nexample, saturation. Meridian models this\nsaturation effect through a two-parameter function known as the Hill function.\n\nThe Hill function is defined as follows: \n$$ \\\\text{Hill}(x; ec, \\\\text{slope}) = \\\\frac{1}{1+\\\\left( \\\\frac{x}{ec} \\\\right)\\^ {- \\\\text{slope}}} $$\n\nwhere:\n\n- \\\\(x \\\\geq 0\\\\)\n\n- \\\\(ec \\\u003e 0\\\\) is the half saturation point, meaning that \\\\(\\\\text{Hill}(x=ec;\n ec, \\\\text{slope}) = 0.5\\\\)\n\n- \\\\(\\\\text{slope} \\\u003e 0\\\\) is a parameter that controls the function shape:\n\n - \\\\(\\\\text{slope} \\\\leq 1\\\\) corresponds to a concave shape\n - \\\\(\\\\text{slope} \\\u003e 1\\\\) corresponds to an *S* shaped function that is convex for \\\\( x \\\u003c ec \\\\) and concave for \\\\( x \\\u003e ec \\\\).\n\n**Important:** The model's estimation of the Hill function parameters is based\non the observed range of media data. The fitted response curve can be\nextrapolated outside this range, but results based on extrapolation should be\ninterpreted with an appropriate level of caution.\n\nThe Hill function can be applied either before or after the Adstock\ntransformation, depending on the boolean `hill_before_adstock` argument of the\n`ModelSpec`. The default setting is `hill_before_adstock = False`, which makes\nthe media effect of channel \\\\(m\\\\) within geo \\\\(g\\\\) and time period \\\\(t\\\\)\nequal to \\\\(\\\\beta_{g,m} \\\\text{Hill}(\\\\text{Adstock}(x_t,x_{t-1},\\\\cdots,x_{t-L};\\\\\n\\\\alpha_m) ;ec_m, \\\\text{slope}_m)\\\\)."]]