ओपन-सोर्स पैकेज और एआई एजेंटों ने मार्केटिंग मिक्स मॉडल (एमएमएम) बनाना आसान बना दिया है, लेकिन उन्होंने यह जानना आसान नहीं बनाया है कि मॉडल सही है या नहीं। बाधा मॉडल के निर्माण से लेकर उसके पर्यवेक्षण तक चली गई: इसे प्रयोगों के अनुसार कैलिब्रेट करना, मॉडल की तुलना करना और नंबर पर हस्ताक्षर करने वाले का नामकरण करना। दक्षिण पूर्व एशिया, संक्षिप्त डेटा इतिहास और प्रति मार्केटिंग डॉलर के कई चैनलों के साथ, सबसे अधिक एक्सपोज़र रखता है।
मुख्य बातें
- एक एआई एजेंट अब एक ओपन-सोर्स पैकेज खींच सकता है, खर्च और राजस्व डेटा लोड कर सकता है और लगभग बिना किसी सांख्यिकीय पृष्ठभूमि के एक कार्यशील मार्केटिंग मिश्रण मॉडल तैयार कर सकता है।
- रॉबिन (मेटा) सबसे कम उपयोगकर्ता से पूछता है, मेरिडियन (Google) को डेटा साइंस कोडिंग की आवश्यकता है और PyMC मार्केटिंग को बायेसियन विशेषज्ञता की आवश्यकता है; एजेंट सेटअप गैप को मिटा देते हैं लेकिन इंटरप्रिटेशन गैप को नहीं।
- गॉर्डन, ज़ेटेलमेयर, भार्गव और चैपस्की द्वारा अध्ययन किए गए पंद्रह बड़े विज्ञापन प्रयोगों में, लगभग आधे अध्ययनों में अवलोकन के तरीके तीन या अधिक के कारक से ख़राब थे।
- मॉडलिंग शुरू होने से पहले मॉडल अक्सर डेटा तोड़ देते हैं: बिना किसी रेफरर के एआई-सहायक रेफरल, अवैतनिक ब्रांड निर्माण और पुराने प्रतिस्पर्धी और दर्शकों के इनपुट।
- पर्यवेक्षण का अर्थ है प्रयोगों के अनुसार अंशांकन करना, मॉडलों के बीच असहमति को एक खोज के रूप में मानना और उस व्यक्ति का नाम देना जो संख्या पर हस्ताक्षर करता है।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग में क्या बदलाव आया?
मार्केटिंग मिश्रण मॉडल बनाना लगभग कोई भी व्यक्ति कर सकता है। यह जानना दुर्लभ है कि वह मॉडल सच बोल रहा है या नहीं। AdExchanger ने हाल ही में ओपन सोर्स मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग के उदय को कवर किया, रास्ते में OS MMM लेबल गढ़ा, और इस टुकड़े के पीछे का उत्साह वास्तविक था। इसे सही उपलब्धि की ओर इंगित ही नहीं किया गया।
नॉर्थवेस्टर्न के मेडिल स्कूल में जूलियन रनगे ने इस तर्क का एक ऐसा संस्करण तैयार किया है जिस पर जितना ध्यान दिया जाए उससे कहीं अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है। एक एआई एजेंट को अब एक ओपन सोर्स मॉडलिंग पैकेज खींचने, ग्राहक के खर्च और राजस्व डेटा को लोड करने और लगभग बिना किसी सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता के एक कामकाजी मार्केटिंग मिश्रण मॉडल तैयार करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। जिस किसी ने कंसल्टेंसी के लिए छह आंकड़े का भुगतान किया है और एक प्रश्न के उत्तर के लिए एक चौथाई इंतजार किया है जैसे कि कौन सा चैनल वास्तव में काम कर रहा है, उसे एक पल के लिए रुकना चाहिए।
फिर तर्क का वह हिस्सा आता है जो सारांश स्लाइड में अच्छी तरह से आगे नहीं बढ़ता है। जो चीज सस्ती हुई वह है एक मॉडल तैयार करने का कार्य। किसी एक के बारे में सही होना अभी भी वही लागत है जो हमेशा होती है।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग का कौन सा हिस्सा वास्तव में सस्ता हो गया?
रंज और कोएन पॉवेल्स ने एक प्रकाशित कियाइस वर्ष के प्रमुख ओपन सोर्स पैकेजों की व्यावहारिक तुलना, और यह असामान्य रूप से स्पष्ट है कि प्रत्येक व्यक्ति क्या मांग करता है। मेटा द्वारा निर्मित रोबिन, रिज रिग्रेशन को एक विकासवादी खोज प्रक्रिया के साथ जोड़ता है। यह उपयोगकर्ता से कम से कम पूछता है और एक दिन से भी कम समय में एक कार्यशील मॉडल लौटा सकता है। Google के मेरिडियन को वास्तविक डेटा विज्ञान कोडिंग क्षमता की उम्मीद है। PyMC मार्केटिंग वास्तविक बायेसियन विशेषज्ञता की अपेक्षा करती है और इसे ठीक से चलने में अक्सर कुछ सप्ताह लग जाते हैं।
| पैकेट | यह उपयोगकर्ता से क्या पूछता है | यह प्रयोगों के विरुद्ध कैसे अंशांकित होता है |
|---|---|---|
| रोबिन (मेटा) | कम से कम; विकासवादी खोज के साथ रिज रिग्रेशन, एक दिन से कम समय में काम करने वाला मॉडल | बहुउद्देश्यीय अनुकूलन के माध्यम से, जिसे रनगे और पॉवेल्स कम समझे गए और कम परीक्षण किए गए के रूप में चिह्नित करते हैं |
| मेरिडियन (गूगल) | वास्तविक डेटा विज्ञान कोडिंग क्षमता | बायेसियन पादरियों के रूप में प्रयोग के परिणाम; मेरिडियन जियोएक्स जियो प्रयोगों को मॉडल को एंकर करने की सुविधा देता है |
| पीईएमसी मार्केटिंग | वास्तविक बायेसियन विशेषज्ञता; ठीक से चलने के लिए अक्सर कुछ हफ़्ते का समय लगता है | प्रयोग के परिणाम बायेसियन पादरियों के रूप में सामने आए |
एक AI एजेंट इन तीन उपकरणों के बीच सेटअप अंतर को मिटा देता है। यह व्याख्या के अंतर को मिटाने के लिए कुछ नहीं करता है। यदि कुछ भी हो तो यह इसे विस्तृत करता है, क्योंकि अब सभी तीन दृष्टिकोण सप्ताह के अंत तक एक आश्वस्त दिखने वाला चार्ट तैयार कर सकते हैं, और उनमें से प्रत्येक चार्ट एक स्लाइड पर समान रूप से भरोसेमंद दिखता है।
आप किसी मॉडल के आउटपुट पर भरोसा क्यों नहीं कर सकते?
परिदृश्य का चित्रण करें. एक एजेंट रात भर चला है और सुबह तक एक साफ डेक इनबॉक्स में बैठा है। एक चैनल 4.1 के विज्ञापन व्यय पर रिटर्न की रिपोर्ट करता है। ब्रांड खोज 0.9 पर वापस आती है। कमरे में कोई व्यक्ति सप्ताह के अंत तक बजट पुनः आवंटित करना चाहता है और एक प्रश्न पूछता है जो वास्तव में मायने रखता है। क्या वह संख्या सही है?
कमरे में मौजूद कोई भी अकेले आउटपुट से इसका उत्तर नहीं दे सकता, क्योंकि आउटपुट अपनी विश्वसनीयता का कोई संकेत नहीं देता है।
यहां क्या गलत हो सकता है इसका पैमाना नया नहीं है। शोधकर्ता गॉर्डन, ज़ेटेलमेयर, भार्गव और चैपस्की ने पंद्रह बड़े पैमाने के विज्ञापन प्रयोग चलाए, जिसमें लगभग आधा अरब उपयोगकर्ता प्रयोग अवलोकन और डेढ़ अरब से अधिक इंप्रेशन शामिल थे, फिर परिणामों की तुलना उन अवलोकन विधियों से की जिन पर उद्योग आमतौर पर भरोसा करता है। लगभग आधे अध्ययनों में, अनुमानित वृद्धि तीन या अधिक के कारक से कम थी। लगभग दो प्रतिशत की वास्तविक वृद्धि वाले एक अभियान का अनुमान अवलोकन विधियों द्वारा तीन हजार प्रतिशत से अधिक लगाया गया था। सत्तर प्रतिशत के करीब वास्तविक वृद्धि के साथ एक और अभियान उस आंकड़े से चार गुना से अधिक अनुमानित रूप से वापस आया।
वह शोध अब कई साल पुराना है। एजेंटिक एआई के बारे में कुछ भी उसके द्वारा उजागर की गई अंतर्निहित समस्या को नहीं बदलता है। समान अवलोकन डेटा पर चलने वाली तेज़ पाइपलाइन समान पूर्वाग्रह को पुन: उत्पन्न करेगी। यह बस इतनी जल्दी और बेहतर फ़ॉर्मेटिंग के साथ काम करेगा।
मॉडलिंग शुरू होने से पहले मार्केटिंग मिक्स मॉडल कहां टूटते हैं?
अधिकांश खराब मार्केटिंग मिश्रण मॉडलिंग आउटपुट वास्तव में मॉडलिंग विफलता नहीं है। यह एक डेटा विफलता है जिसे मॉडल अनर्जित आत्मविश्वास के साथ प्रस्तुत करता है।
उन चैनलों से प्रारंभ करें जिन्हें मॉडल बिल्कुल नहीं देख सकता। यदि ग्राहक चैटजीपीटी या पर्प्लेक्सिटी जैसे एआई सहायक से पूछ रहे हैं कि कौन सा उत्पाद खरीदना है और बिना किसी रेफरर संलग्न साइट पर पहुंच रहे हैं, तो उस ट्रैफ़िक का डेटासेट में कोई कॉलम नहीं है। मॉडल या तो इसे आधारभूत मांग में बदल देता है या चुपचाप इसका श्रेय आस-पास चल रहे किसी भी अभियान को दे देता है। यह डेटा में पहले से ही दिख रहा है. Touchigh, जो अमेरिकी बाज़ार में प्रवेश करने वाले सीमा-पार विक्रेताओं के लिए जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन पर काम करता है, ने बताया है कि हाल के छुट्टियों के सीज़न में AI रेफरल ट्रैफ़िक लगभग सात सौ प्रतिशत बढ़ गया है, AI सहायक रेफरल से रूपांतरण दरें साइट के औसत से तीस से चालीस प्रतिशत ऊपर चल रही हैं। सटीक आंकड़े उस एक अध्ययन के हैं। संरचनात्मक बिंदु नहीं है. एक चैनल उस गति के करीब कहीं भी बढ़ रहा है, और डेटासेट से पूरी तरह से अनुपस्थित है, यह राउंडिंग त्रुटि के बजाय एक विनिर्देश त्रुटि है।
फिर व्यय रेखा है जो कभी दिखाई ही नहीं देती। संस्थापक प्रकाशन, श्रेणी प्राधिकरण समय के साथ धीरे-धीरे निर्मित हुआ, किसी श्रेणी की बातचीत में लगातार दिखने की लंबे समय से अवैतनिक आदत। इनमें से कोई भी मीडिया लागत वहन नहीं करता है, इसमें से कोई भी दृश्यमान विस्फोट उत्पन्न नहीं करता है, और इसका प्रभाव अक्सर एक पूर्ण तिमाही या दो बाद दिखाई देता है, जो बिल्कुल वही आकार है जो एक विपणन मिश्रण मॉडल सबसे खराब रूप से संभालता है। यह चलन में समा जाता है और विश्लेषण से पूरी तरह गायब हो जाता है।
और फिर सभी में से सबसे कम ग्लैमरस विफलता है। इनपुट गुणवत्ता. एक मॉडल ने प्रतिस्पर्धियों और दर्शकों के व्यवहार की एक पतली, पुरानी तस्वीर पेश की, जो आत्मविश्वास से उस बाजार के खिलाफ बजट आवंटित करेगा जो अब अस्तित्व में नहीं है। वहां एक हैमदरकेयर सिंगापुर से जुड़ा दस्तावेजी मामलाइसने दर्शकों के शोध पर खर्च होने वाले समय को अस्सी प्रतिशत तक कम कर दिया, सप्ताह में पच्चीस घंटे से अधिक समय खाली कर दिया, जबकि अपनी श्रेणी के भीतर सालाना चार हजार से अधिक डिजिटल विज्ञापनों पर नज़र रखी। वहां वास्तव में दिलचस्प आंकड़ा समय की बचत नहीं है। इसका मतलब यह है कि प्रत्येक डाउनस्ट्रीम मॉडल को खिलाने वाली बाजार तस्वीर एक चौथाई तक पुरानी होने के बजाय वर्तमान हो गई।
मॉडलिंग विशेषज्ञता अब कहां जाती है?
यह गायब नहीं होता. यह मॉडल के निर्माण से लेकर उसके पर्यवेक्षण तक का काम करता है। अगले मॉडल के चलने से पहले तीन चीजें ठीक करने लायक हैं।
वृत्ति के बजाय किसी प्रयोग के विरुद्ध अंशांकन करें। मेरिडियन और पीईएमसी मार्केटिंग दोनों प्रयोग परिणामों को बायेसियन प्रीर्स के रूप में फीड करने की अनुमति देते हैं। रोबिन अपनी बहुउद्देश्यीय अनुकूलन प्रक्रिया के माध्यम से अंशांकन करता है, जिसे रनगे और पॉवेल्स विशेष रूप से कम समझे जाने वाले और कम कठोरता से परीक्षण किए जाने के रूप में चिन्हित करते हैं। Google ने मई में मेरिडियन जियोएक्स पेश किया 2026 विशेष रूप से ताकि जियो प्रयोग एक अलग अभ्यास के रूप में इसके साथ बैठने के बजाय सीधे एक मॉडल को एंकर कर सकें।
मॉडलों के बीच असहमति को अपने आप में एक खोज मानें। एक ही डेटासेट पर दो अलग-अलग पैकेज चलाना और उन्हें एक ही चैनल पर परिमाण के क्रम से असहमत देखना कुछ वास्तविक सिखाता है कि डेटा के भीतर उस चैनल की पहचान कितनी कमजोर है। अधिकांश टीमें बिल्कुल एक ही मॉडल चलाती हैं और कभी इसका पता नहीं लगा पातीं।
उस व्यक्ति का नाम बताएं जो नंबर पर हस्ताक्षर करता है। इससे पहले कि कोई आंकड़ा लाइव बजट निर्णय पर पहुंचे, किसी को इसके बारे में गलत होने का जोखिम उठाना होगा। यह एकल नियंत्रण है जिसे अधिकतर टीमें चुपचाप छोड़ देती हैं।
पर्यवेक्षण की उस परत को कहीं न कहीं रहना पड़ता है, और एक छोटी या स्वतंत्र एजेंसी के लिए यह अक्सर कहीं भी नहीं रहती है, सिर्फ इसलिए कि काम को अवशोषित करने के लिए कोई समर्पित एनालिटिक्स बेंच नहीं है। यह अंतर उस चीज़ का हिस्सा है जो छोटी दुकानों को बड़े नेटवर्क की खुफिया और स्वचालन परत देने के लिए बनाए गए टूल को अभी इतना प्रासंगिक बनाता है। रिपोर्टिंग में बचाया गया समय केवल तभी मूल्य बनाता है यदि इसे अधिक रिपोर्टिंग में समाहित करने के बजाय निर्णय में पुनर्निवेश किया जाता है।
यह भूमि दक्षिण पूर्व एशिया में सबसे कठिन क्यों है?
दक्षिण पूर्व एशिया मुफ़्त मॉडलिंग टूल से सबसे अधिक लाभ उठाता है और जब उन टूल का उपयोग उचित पर्यवेक्षण के बिना किया जाता है तो सबसे अधिक एक्सपोज़र होता है। डेटा इतिहास छोटा होता है. प्रति मार्केटिंग डॉलर में चैनलों की संख्या अधिक होती है, जिसमें टिकटॉक शॉप, शॉपी, लाजदा, मेटा, ग्रैब प्लेसमेंट और व्हाट्सएप समुदाय शामिल होते हैं, अक्सर सभी एक ही अभियान के भीतर होते हैं। वास्तव में स्वच्छ होल्डआउट परीक्षण का समर्थन करने के लिए कम बाज़ार ही पर्याप्त बड़े हैं। एक क्षेत्रीय ब्रांड आसानी से अपने डेटासेट में अधिक चैनल कॉलम के साथ समाप्त हो सकता है, जिसके पीछे उसके पीछे कई हफ्तों का साफ इतिहास है, जो बिल्कुल वही स्थिति है जिसके तहत एक मार्केटिंग मिक्स मॉडल ख़ुशी से एक सटीक, स्थिर और गलत उत्तर देगा।
इन उपकरणों तक निःशुल्क पहुंच निश्चित रूप से अच्छी खबर है। उस पहुंच के साथ-साथ जो आता है वह एक बुरी धारणा और उस बजट के बीच बहुत कम दूरी है जिसे पहले ही इसके बल पर पुनः आवंटित किया जा चुका है।
इसलिए अगला मॉडल चलने से पहले, किसी भी संगठन के अंदर पूछने लायक प्रश्न सरल है। यदि उत्तर ग़लत निकला तो कौन उत्तरदायी होगा?
इसमें SOMIN कहाँ फिट बैठता है?
यह आलेख जिस अंतर का वर्णन करता है वह वास्तव में मॉडलिंग अंतर नहीं है। यह एक खुफिया अंतर है, एक चार्ट जो आश्वस्त दिखता है और एक चार्ट जो वास्तव में बाजार में लोगों के व्यवहार के आधार पर जांचा गया है, के बीच का स्थान है। SOMIN का निर्माण उसी सटीक स्थान को बंद करने के लिए किया गया था। SoMonitor के ब्रांड ट्रैकर और पर्सपेक्टिव स्टडीज दर्शकों की तस्वीर को किसी भी मॉडल के नीचे एक चौथाई बासी के बजाय चालू रखने के लिए मौजूद हैं, जबकि SODA और GWI साझेदारी टीमों को यह जांचने का एक तरीका देती है कि कोई मॉडल वास्तविक उपभोक्ता सिग्नल के खिलाफ क्या दावा कर रहा है, इससे पहले कि वह संख्या बजट निर्णय तक पहुंच जाए। मार्केटिंग मिक्स मॉडल के निर्माण के लिए उपकरण कहीं अधिक सुलभ हो गए हैं। किसी पर भरोसा करने के लिए आवश्यक निर्णय नहीं है, और यही वह हिस्सा है जिसका समर्थन करने के लिए SOMIN बनाया गया है।
FAQ
क्या कोई एआई एजेंट मार्केटिंग मिक्स मॉडल बना सकता है?
हाँ। एक एजेंट एक ओपन-सोर्स पैकेज खींच सकता है, ग्राहक के खर्च और राजस्व डेटा को लोड कर सकता है और लगभग बिना किसी सांख्यिकीय पृष्ठभूमि की आवश्यकता के एक कामकाजी मॉडल तैयार कर सकता है। यह आपको यह नहीं बता सकता कि मॉडल सही है या नहीं, क्योंकि आउटपुट इसकी अपनी विश्वसनीयता का कोई संकेत नहीं देता है।
रोबिन, मेरिडियन और PyMC मार्केटिंग के बीच क्या अंतर है?
मेटा द्वारा निर्मित रॉबिन, रिज रिग्रेशन को विकासवादी खोज के साथ जोड़ता है और उपयोगकर्ता से कम से कम पूछता है। Google का मेरिडियन वास्तविक डेटा विज्ञान कोडिंग क्षमता की अपेक्षा करता है, और PyMC मार्केटिंग बायेसियन विशेषज्ञता की अपेक्षा करती है और इसे ठीक से चलने में अक्सर कुछ सप्ताह लगते हैं। मेरिडियन और पीईएमसी मार्केटिंग प्रयोग परिणामों को बायेसियन प्रीर्स के रूप में स्वीकार करते हैं; रोबिन बहुउद्देश्यीय अनुकूलन के माध्यम से अंशांकन करता है।
अवलोकन संबंधी विज्ञापन माप कितना गलत हो सकता है?
गॉर्डन, ज़ेटेलमेयर, भार्गव और चैपस्की द्वारा विश्लेषण किए गए पंद्रह बड़े विज्ञापन प्रयोगों में, लगभग आधे अध्ययनों में लिफ्ट के अवलोकन संबंधी अनुमान तीन या अधिक के कारक से कम थे। लगभग दो प्रतिशत की वास्तविक वृद्धि वाले एक अभियान का अनुमान तीन हजार प्रतिशत से अधिक था।
आप कैसे जांचेंगे कि मार्केटिंग मिक्स मॉडल सही है या नहीं?
इसे प्रयोगों के विरुद्ध जांचें, उदाहरण के लिए वृत्ति के बजाय मेरिडियन जियोएक्स के माध्यम से भू प्रयोग। एक ही डेटा पर दो अलग-अलग पैकेज चलाएं और बड़ी असहमतियों को एक संकेत के रूप में मानें कि चैनल कमजोर रूप से पहचाना गया है, और उस व्यक्ति का नाम बताएं जो किसी भी संख्या के बजट निर्णय पर पहुंचने से पहले हस्ताक्षर करता है।
दक्षिण पूर्व एशिया में मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग जोखिम भरा क्यों है?
डेटा इतिहास छोटा है, अभियान टिकटॉक शॉप, शॉपी, लाजदा, मेटा, ग्रैब और व्हाट्सएप जैसे कई चैनलों में फैले हुए हैं, और कम बाजार क्लीन होल्डआउट परीक्षणों के लिए पर्याप्त बड़े हैं। एक ब्रांड के पास साफ़ सप्ताह के डेटा की तुलना में अधिक चैनल कॉलम हो सकते हैं, जो तब होता है जब कोई मॉडल सटीक, स्थिर और गलत उत्तर देता है।
