論文の概要: Packaging Up Media Mix Modeling: An Introduction to Robyn's Open-Source Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14674v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 14:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:39:16.703185
- 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: Julian Runge, Igor Skokan, Gufeng Zhou,
- Abstract要約: オープンソースの計算パッケージRobinnは、デジタル広告計測におけるm/MMMの採用を促進するために設計されている。
本稿では,Robininの基盤となる計算コンポーネントと設計選択について考察する。
広く採用され、積極的にメンテナンスされているオープンソースツールとして、Robinnは継続的な進化を続けている。
- 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: As privacy-centric changes reshape the digital advertising landscape, deterministic attribution and measurement of advertising-related user behavior is increasingly constrained. In response, there has been a resurgence in the use of traditional probabilistic measurement techniques, such as media and marketing mix modeling (m/MMM), particularly among digital-first advertisers. However, small and midsize businesses often lack the resources to implement advanced proprietary modeling systems, which require specialized expertise and significant team investments. To address this gap, marketing data scientists at Meta have developed the open-source computational package Robyn, designed to facilitate the adoption of m/MMM for digital advertising measurement. This article explores the computational components and design choices that underpin Robyn, emphasizing how it "packages up" m/MMM to promote organizational acceptance and mitigate common biases. As a widely adopted and actively maintained open-source tool, Robyn is continually evolving. Consequently, the solutions described here should not be seen as definitive or conclusive but as an outline of the pathways that the Robyn community has embarked on. This article aims to provide a structured introduction to these evolving practices, encouraging feedback and dialogue to ensure that Robyn's development aligns with the needs of the broader data science community.
- Abstract（参考訳）: プライバシーに焦点を絞った変更がデジタル広告のランドスケープを形作るにつれ、決定論的帰属と広告関連ユーザーの行動測定はますます制約されている。
これに対し、メディアやマーケティングミックスモデリング(m/MMM)といった従来の確率的計測技術の使用は、特にデジタルファーストの広告主の間で復活している。
しかし、中小企業はしばしば高度なプロプライエタリなモデリングシステムを実装するためのリソースを欠いている。
このギャップに対処するため、Metaのマーケティングデータサイエンティストは、デジタル広告測定におけるm/MMMの採用を促進するために設計されたオープンソースの計算パッケージRobinnを開発した。
本稿では、Robinn氏を支えている計算コンポーネントと設計の選択について、組織的受容を促進し、共通のバイアスを軽減するために、どのようにm/MMMをパッケージ化するかを強調します。
広く採用され、積極的にメンテナンスされているオープンソースツールとして、Robinnは継続的な進化を続けている。
したがって、ここで述べられている解決策は決定的あるいは決定的なものではなく、ロビン共同体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、これらの進化するプラクティスに関する構造化された紹介を提供することを目標とし、フィードバックと対話を奨励し、Robinn氏の開発がより広範なデータサイエンスコミュニティのニーズに合致することを保証します。
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