論文の概要: Packaging Up Media Mix Modeling: An Introduction to Robyn's Open-Source Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14674v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 17:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:33:23.311544
- Title: Packaging Up Media Mix Modeling: An Introduction to Robyn's Open-Source Approach
- Title（参考訳）: メディアミックスモデリングのパッケージング - Robyn氏のオープンソースアプローチ入門
- Authors: Gufeng Zhou, Igor Skokan, Julian Runge,
- Abstract要約: 中小企業の広告主の多くは、高度なプロプライエタリなモデリング活動に投資する規模やリソースを欠いている。
デジタル広告測定にメディアミックスモデリングを広く採用するために、Metaのマーケティングデータサイエンティストはオープンソースの計算パッケージRobinnを始めた。
この記事では、Robinnにおけるアーキテクチャコンポーネントと選択について説明し、Robinnがどのようにバイアスや組織的受け入れに対してパッケージ化されることを目指しているかについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While attribution of user behavior across apps and websites had led to unseen levels of determinism in digital advertising measurement, privacy-centric changes to the digital data landscape are bringing probabilistic techniques such as marketing and media mix modeling en vogue again. Many small and midsize advertisers lack the scale and resources to invest in advanced proprietary modeling efforts that would usually require specific expertise and a team of several data scientists. To facilitate broad successful adoption of media mix modeling for digital advertising measurement, marketing data scientists at Meta started the open-source computational package Robyn. This article presents architectural components and choices in Robyn and discusses how Robyn aims to be packaged against biases and for organizational acceptance. As an open-source package with wide adoption and a highly active community, Robyn undergoes continual development. In this vein, what is described in this article should not be seen as conclusive solutions but as an outline of pathways that the Robyn community has embarked on. The article aims to provide a structured introduction to these pathways as a basis for feedback from marketing data scientists, to ensure Robyn's ongoing development aligns with users' needs.
- Abstract（参考訳）: アプリやウェブサイトにまたがるユーザー行動の帰結は、デジタル広告測定における決定論の見当たらないレベルにつながったが、デジタルデータランドスケープに対するプライバシー中心の変更は、マーケティングやメディアミックスモデリングといった確率論的手法を再び呼び起こしている。
中小企業の広告主の多くは、特定の専門知識と複数のデータサイエンティストのチームを必要とする高度なプロプライエタリなモデリング活動に投資する規模やリソースを欠いている。
デジタル広告測定にメディアミックスモデリングを広く採用するために、Metaのマーケティングデータサイエンティストはオープンソースの計算パッケージRobinnを始めた。
この記事では、Robinnにおけるアーキテクチャコンポーネントと選択について説明し、Robinnがどのようにバイアスや組織的受け入れに対してパッケージ化されることを目指しているかについて論じる。
広く採用され、活発なコミュニティを持つオープンソースパッケージとして、Robinnは継続的な開発を行っている。
この記事で述べられていることは、決定的な解決策ではなく、Robinnコミュニティが導入した経路の概要と見なすべきである。
この記事では、マーケティングデータサイエンティストからのフィードバックの基盤として、これらのパスの構造化された導入を提供することを目標とし、Robinn氏の進行中の開発がユーザニーズと一致していることを保証する。
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