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解決的問題

Meridian 解決了在不依賴使用者層級 Cookie 或私人資料的情況下，衡量行銷活動對收入或關鍵績效指標（KPI）影響的挑戰。它協助廣告主確定其投資報酬率（ROI），並優化跨各行銷管道的未來預算配置。

作法

Meridian 是一個基於貝葉斯因果推論的框架，使用聚合資料進行行銷組合建模（MMM）。它採用稱為 No U Turn Sampler（NUTS）的全面 MCMC 採樣方法，並透過張量實現 GPU 加速，以縮短訓練時間並提供即時優化結果。

適用對象

專為希望基於地理層級或全國層級資料運行內部模型，分析媒體成效並制定預算的廣告主與行銷分析師設計。

主要亮點

• 隱私安全：使用聚合資料，而非使用者層級資訊。
• 可客製化：基於貝葉斯因果推論的高彈性建模框架。
• 可校準：支援透過實驗與先驗資訊進行校準。
• 可優化：能利用覆蓋範圍與頻次資料優化目標廣告頻次。
• 可擴展：可處理大規模地理層級資料與全國層級建模。