TL;DR : Meridian, la nouvelle approche open-source de Google pour le marketing mix
– Google lance Meridian, un modèle de mix marketing (MMM) open-source.
– Conçu pour concurrencer le modèle Robyn de Meta.
– Offre des analyses détaillées pour optimiser les stratégies et budgets marketing.
– Intègre des techniques avancées comme la modélisation géo-niveau hiérarchique.
Qu’est-ce que Meridian et comment se positionne-t-il dans le paysage des modèles de mix marketing (MMM) ?
Meridian est le dernier né des modèles de mix marketing (MMM) proposés par Google.
Ce nouvel outil open-source se distingue par sa capacité à fournir des insights approfondis pour l’optimisation des budgets publicitaires cross-canal et le développement de stratégies marketing plus efficaces.
Il se positionne directement en concurrence avec le MMM de Meta, Robyn, en proposant des techniques avancées telles que la modélisation géo-niveau hiérarchique, les méthodes bayésiennes et l’analyse de scénarios pour une compréhension plus fine des impacts marketing.
Quelles sont les fonctionnalités clés de Meridian ?
La calibration avec des expériences d’incrémentalité est au cœur de Meridian, permettant de mesurer précisément l’impact des actions marketing.
L’outil intègre également des mesures de la portée et de la fréquence, essentielles pour évaluer la performance des campagnes.
Sa spécialisation dans la mesure de la recherche sur tous les canaux médiatiques offre une perspective unique et précieuse pour les annonceurs.
La transparence est un autre atout majeur de Meridian, qui permet aux utilisateurs de personnaliser le code et les paramètres selon leurs besoins spécifiques.
Enfin, les ressources éducatives fournies et le support pour l’implémentation facilitent l’adoption de cet outil par les professionnels.
Quelles sont les capacités et les limites de Meridian ?
Meridian excelle dans la modélisation à l’échelle locale ou nationale, grâce à sa modélisation géo-niveau hiérarchique.
Il prend en charge de nombreuses localités et permet l’analyse de données sur des périodes étendues.
L’utilisation de technologies avancées telles que Tensorflow Probability et le compilateur XLA, ainsi que la possibilité d’utiliser du matériel GPU via Google Colab Pro+, témoignent de sa puissance de calcul.
Limitations :
Cependant, Meridian n’est pas sans limites. Il n’offre pas de support pour les fonctions supérieures vs. inférieures de l’entonnoir de conversion et ne prend pas en compte les fluctuations de performance dans la période analysée.
Comment Meridian utilise-t-il les connaissances antérieures pour la modélisation bayésienne ?
Meridian permet d’intégrer des connaissances antérieures sur la performance des médias pour affiner ses modèles.
Il prend en compte l’efficacité décroissante des stratégies marketing au fil du temps et modélise leur impact sur le long terme.
L’outil analyse également l’influence des spectateurs uniques et de la fréquence des annonces, des facteurs clés pour comprendre l’efficacité des campagnes.
Quelle est la comparaison entre Meridian de Google et Robyn de Meta ?
Robyn, le modèle de Meta, semble plus avancé dans certains domaines, mettant la pression sur Google pour offrir un outil compétitif avec Meridian.
Bien que Robyn soit accessible via GitHub, l’accès à Meridian est actuellement limité et se fait sur demande.
L’efficacité réelle de ces outils reste à être déterminée par leur utilisation concrète par les annonceurs.
Il est possible que Meridian favorise le trafic de recherche payante, tandis que Robyn pourrait privilégier les annonces riches en impressions sur les plateformes de Meta.
Pour plus d’informations sur cette actualité, vous pouvez consulter l’article original sur Search Engine Land.