Pakej sumber terbuka dan ejen AI telah memudahkan pembinaan model campuran pemasaran (MMM), tetapi mereka tidak menjadikannya lebih mudah untuk mengetahui sama ada model itu betul. Halangan beralih daripada membina model kepada menyelianya: menentukurnya terhadap percubaan, membandingkan model dan menamakan siapa yang menandatangani nombor tersebut. Asia Tenggara, dengan sejarah data pendek dan banyak saluran bagi setiap dolar pemasaran, membawa pendedahan paling banyak.
Perkara penting
- Ejen AI kini boleh menarik pakej sumber terbuka, memuatkan data perbelanjaan dan hasil serta menghasilkan model campuran pemasaran yang berfungsi tanpa latar belakang statistik.
- Robyn (Meta) meminta paling sedikit pengguna, Meridian (Google) memerlukan pengekodan sains data dan Pemasaran PyMC memerlukan kepakaran Bayesian; ejen memadamkan jurang persediaan tetapi bukan jurang tafsiran.
- Dalam lima belas eksperimen pengiklanan besar yang dikaji oleh Gordon, Zettelmeyer, Bhargava dan Chapsky, kaedah pemerhatian dimatikan dengan faktor tiga atau lebih dalam kira-kira separuh kajian.
- Model sering memecahkan data sebelum pemodelan bermula: Rujukan pembantu AI tanpa perujuk, pembinaan jenama tidak berbayar dan pesaing dan input khalayak yang lapuk.
- Penyeliaan bermaksud menentukur terhadap eksperimen, menganggap perselisihan antara model sebagai penemuan dan menamakan orang yang menandatangani nombor tersebut.
Apakah yang berubah dalam pemodelan campuran pemasaran?
Membina model campuran pemasaran telah menjadi sesuatu yang hampir semua orang boleh lakukan. Mengetahui sama ada model itu bercakap benar masih jarang berlaku. AdExchanger baru-baru ini merangkumi peningkatan pemodelan campuran pemasaran sumber terbuka, mencipta label OS MMM sepanjang perjalanan dan keseronokan di sebalik karya itu adalah tulen. Ia hanya tidak menunjukkan pencapaian yang betul.
Julian Runge di Sekolah Medill Northwestern telah membuat versi hujah ini yang patut mendapat perhatian lebih daripada yang diperolehi. Ejen AI kini boleh digesa untuk menarik pakej pemodelan sumber terbuka, memuatkan data perbelanjaan dan hasil pelanggan serta menghasilkan model campuran pemasaran yang berfungsi dengan hampir tiada latar belakang statistik diperlukan. Sesiapa yang telah membayar perundingan enam angka dan menunggu satu perempat untuk jawapan kepada soalan semudah saluran mana yang sebenarnya berfungsi harus berhenti seketika.
Kemudian datang bahagian hujah yang tidak berjalan dengan baik dalam slaid ringkasan. Apa yang menjadi murah ialah tindakan menghasilkan model. Apa yang masih kos tepat apa yang selalu kos adalah betul tentang satu.
Bahagian manakah dalam pemodelan campuran pemasaran yang sebenarnya lebih murah?
Runge dan Koen Pauwels menerbitkan perbandingan praktikal pakej sumber terbuka utama tahun ini, dan ia sangat jelas tentang perkara yang dituntut oleh setiap pakej. Robyn, dibina oleh Meta, menggabungkan regresi rabung dengan proses carian evolusi. Ia meminta sekurang-kurangnya pengguna dan boleh mengembalikan model yang berfungsi dalam masa kurang sehari. Meridian Google menjangkakan keupayaan pengekodan sains data sebenar. Pemasaran PyMC menjangkakan kepakaran Bayesian yang tulen dan selalunya mengambil masa beberapa minggu untuk berjalan dengan betul.
| Pakej | Apa yang diminta daripada pengguna | Bagaimana ia menentukur terhadap eksperimen |
|---|---|---|
| Robyn (Meta) | Paling kurang; regresi rabung dengan carian evolusi, model yang berfungsi dalam masa kurang sehari | Melalui pengoptimuman berbilang objektif, yang Runge dan Pauwels benderakan sebagai kurang difahami dan kurang diuji |
| Meridian (Google) | Keupayaan pengekodan sains data sebenar | Hasil percubaan seperti Bayesian priors; Meridian GeoX membenarkan eksperimen geo menambat model |
| Pemasaran PyMC | Kepakaran Bayesian tulen; selalunya beberapa minggu untuk berjalan dengan betul | Hasil percubaan seperti Bayesian sebelum ini |
Ejen AI memadamkan jurang persediaan antara ketiga-tiga alat ini. Ia tidak melakukan apa-apa untuk memadamkan jurang tafsiran. Jika ada apa-apa ia meluaskannya, kerana kini ketiga-tiga pendekatan boleh menghasilkan carta yang kelihatan yakin pada akhir minggu, dan setiap satu daripada carta tersebut kelihatan sama-sama boleh dipercayai pada slaid.
Mengapa anda tidak boleh mempercayai output model sendiri?
Gambar senarionya. Seorang ejen telah berjalan semalaman dan dek bersih berada di dalam peti masuk menjelang pagi. Satu saluran kembali melaporkan pulangan untuk perbelanjaan iklan sebanyak 4.1. Carian jenama kembali di 0.9. Seseorang di dalam bilik itu mahu belanjawan diperuntukkan semula pada akhir minggu dan bertanya satu soalan yang sebenarnya penting. Adakah nombor itu betul?
Tiada sesiapa di dalam bilik boleh menjawabnya dari output sahaja, kerana output tidak memberikan petunjuk kebolehpercayaannya sendiri.
Skala apa yang boleh berlaku di sini bukanlah perkara baru. Penyelidik Gordon, Zettelmeyer, Bhargava dan Chapsky menjalankan lima belas eksperimen pengiklanan berskala besar meliputi kira-kira setengah bilion pemerhatian percubaan pengguna dan lebih satu bilion setengah tera, kemudian membandingkan keputusan dengan kaedah pemerhatian yang lazimnya industri bergantung kepada. Dalam kira-kira separuh daripada kajian, anggaran peningkatan dimatikan oleh faktor tiga atau lebih. Satu kempen dengan peningkatan sebenar sekitar dua peratus dianggarkan melalui kaedah pemerhatian pada lebih tiga ribu peratus. Satu lagi kempen dengan peningkatan tulen hampir tujuh puluh peratus kembali dianggarkan lebih daripada empat kali angka itu.
Penyelidikan itu berusia beberapa tahun sekarang. Tiada apa-apa tentang AI agen yang mengubah masalah asas yang ditemuinya. Saluran paip yang lebih pantas berjalan pada data pemerhatian yang sama akan menghasilkan semula bias yang sama. Ia hanya akan melakukannya lebih awal dan dengan pemformatan yang lebih baik.
Di manakah model campuran pemasaran pecah sebelum pemodelan bermula?
Kebanyakan keluaran pemodelan campuran pemasaran yang lemah sebenarnya bukanlah kegagalan pemodelan. Ia adalah kegagalan data yang model itu kemudiannya membentangkan dengan keyakinan yang tidak diperolehi.
Mulakan dengan saluran yang model tidak boleh lihat sama sekali. Jika pelanggan bertanya kepada pembantu AI seperti ChatGPT atau Perplexity produk yang hendak dibeli dan tiba di tapak tanpa dilampirkan perujuk, trafik tersebut tidak mempunyai lajur dalam set data. Model ini sama ada melipatnya ke dalam permintaan garis dasar atau secara senyap-senyap mengkreditkannya kepada apa-apa kempen yang berjalan berdekatan. Ini sudah muncul dalam data. Touchigh, yang berfungsi pada pengoptimuman enjin generatif untuk penjual rentas sempadan yang memasuki pasaran AS, telah melaporkan trafik rujukan AI meningkat hampir tujuh ratus peratus sepanjang musim cuti terbaharu, dengan kadar penukaran daripada rujukan pembantu AI berjalan tiga puluh hingga empat puluh peratus melebihi purata tapak. Angka yang tepat tergolong dalam satu kajian itu. Titik struktur tidak. Saluran yang berkembang di mana-mana berhampiran rentak itu, dan tidak hadir sama sekali daripada set data, ialah ralat spesifikasi dan bukannya ralat pembundaran.
Kemudian terdapat garis perbelanjaan yang tidak pernah muncul sama sekali. Penerbitan pengasas, autoriti kategori dibina perlahan-lahan dari semasa ke semasa, tabiat lama tidak berbayar yang hanya muncul secara konsisten dalam perbualan kategori. Tiada satu pun daripadanya membawa kos media, tiada satu pun daripadanya menghasilkan letusan yang boleh dilihat, dan kesannya sering muncul satu atau dua suku penuh kemudian, iaitu bentuk yang paling teruk dikendalikan oleh model campuran pemasaran. Ia akan ditelan ke arah aliran dan hilang daripada analisis sepenuhnya.
Dan kemudian terdapat kegagalan yang paling tidak glamor. Kualiti input. Model yang diberi gambaran nipis, ketinggalan zaman tentang pesaing dan gelagat penonton akan dengan yakin memperuntukkan belanjawan terhadap pasaran yang tidak lagi wujud. Terdapat kes yang didokumenkan melibatkan Mothercare Singapore yang mengurangkan masa yang dihabiskan untuk penyelidikan khalayak sebanyak lapan puluh peratus, membebaskan lebih daripada dua puluh lima jam seminggu, sambil menjejaki lebih empat ribu iklan digital setiap tahun dalam kategorinya. Angka yang benar-benar menarik di sana bukanlah masa yang disimpan. Ia adalah bahawa gambaran pasaran memberi makan setiap model hiliran menjadi terkini dan bukannya basi sebanyak satu perempat.
Ke mana perginya kepakaran pemodelan sekarang?
Ia tidak hilang. Ia bergerak daripada membina model kepada menyelianya. Tiga perkara patut diperbaiki sebelum model seterusnya dijalankan.
Kalibrasi terhadap eksperimen dan bukannya melawan naluri. Meridian dan PyMC Marketing kedua-duanya membenarkan hasil percubaan dimasukkan sebagai Bayesian priors. Robyn menentukur melalui proses pengoptimuman berbilang objektifnya, yang Runge dan Pauwels secara khusus membenderakan sejauh kurang difahami dan diuji dengan sangat kurang. Google memperkenalkan Meridian GeoX pada bulan Mei 2026 secara khusus supaya eksperimen geo boleh menambat model secara langsung dan bukannya duduk di sebelahnya sebagai latihan berasingan.
Anggap perselisihan antara model sebagai penemuan itu sendiri. Menjalankan dua pakej berbeza pada set data yang sama dan melihatnya tidak bersetuju mengikut susunan magnitud pada satu saluran mengajar sesuatu yang nyata tentang betapa lemahnya saluran itu dikenal pasti dalam data. Kebanyakan pasukan menjalankan satu model dan tidak pernah menemui ini.
Namakan orang yang menandatangani nombor itu. Sebelum mana-mana angka mencapai keputusan belanjawan langsung, seseorang perlu menanggung risiko salah mengenainya. Ini adalah kawalan tunggal yang kebanyakan pasukan secara senyap melangkau.
Lapisan penyeliaan itu perlu tinggal di suatu tempat, dan untuk agensi yang lebih kecil atau bebas, ia selalunya tidak tinggal di mana-mana, semata-mata kerana tiada bangku analisis khusus untuk menyerap kerja. Jurang itu adalah sebahagian daripada perkara yang menjadikan alatan yang dibina untuk memberikan kedai yang lebih kecil lapisan kecerdasan dan automasi rangkaian yang lebih besar begitu relevan sekarang. Masa yang dijimatkan dalam pelaporan hanya mencipta nilai jika ia dilaburkan semula ke dalam pertimbangan dan bukannya diserap ke dalam lebih banyak pelaporan.
Mengapa ini mendarat paling sukar di Asia Tenggara?
Asia Tenggara mendapat manfaat sepenuhnya daripada alat pemodelan percuma dan membawa pendedahan paling banyak apabila alat tersebut digunakan tanpa pengawasan yang sewajarnya. Sejarah data cenderung lebih pendek. Bilangan saluran bagi setiap dolar pemasaran cenderung lebih tinggi, merangkumi TikTok Shop, Shopee, Lazada, Meta, penempatan Grab dan komuniti WhatsApp, selalunya semuanya dalam satu kempen. Lebih sedikit pasaran yang cukup besar untuk menyokong ujian penahanan yang benar-benar bersih. Jenama serantau dengan mudah boleh mempunyai lebih banyak lajur saluran dalam set datanya daripada yang mempunyai sejarah bersih selama berminggu-minggu di belakangnya, iaitu keadaan yang betul-betul di bawah model campuran pemasaran dengan senang hati akan mengembalikan jawapan yang tepat, stabil dan salah.
Akses percuma kepada alat ini adalah berita baik yang jelas. Apa yang tiba di samping akses itu ialah jarak yang jauh lebih pendek antara andaian buruk dan belanjawan yang telah diagihkan semula berdasarkan kekuatannya.
Jadi sebelum model seterusnya dijalankan, soalan yang patut ditanya dalam mana-mana organisasi adalah mudah. Siapa yang bertanggungjawab jika jawapannya ternyata salah?
Di manakah SOMIN sesuai dengan ini?
Jurang yang diterangkan oleh artikel ini sebenarnya bukanlah jurang pemodelan. Ia adalah jurang kecerdasan, ruang antara carta yang kelihatan yakin dan carta yang sebenarnya telah disemak terhadap cara orang dalam pasaran berkelakuan. SOMIN dibina untuk menutup ruang yang tepat itu. Kajian Penjejak Jenama dan Perspektif SoMonitor wujud untuk memastikan gambar penonton di bawah mana-mana model terkini dan bukannya seperempat basi, manakala SODA dan perkongsian GWI memberi pasukan cara untuk menguji apa yang dituntut oleh model terhadap isyarat pengguna sebenar sebelum nombor itu mencapai keputusan belanjawan. Alat untuk membina model campuran pemasaran telah menjadi jauh lebih mudah diakses. Penghakiman yang diperlukan untuk mempercayai seseorang tidak, dan itulah bahagian SOMIN dibina untuk menyokong.
FAQ
Bolehkah ejen AI membina model campuran pemasaran?
ya. Ejen boleh menarik pakej sumber terbuka, memuatkan data perbelanjaan dan hasil pelanggan serta menghasilkan model yang berfungsi dengan hampir tiada latar belakang statistik diperlukan. Apa yang tidak boleh dilakukan ialah memberitahu anda sama ada model itu betul, kerana output tidak memberikan petunjuk tentang kebolehpercayaannya sendiri.
Apakah perbezaan antara Robyn, Meridian dan PyMC Marketing?
Robyn, dibina oleh Meta, menggabungkan regresi rabung dengan carian evolusi dan meminta sekurang-kurangnya pengguna. Meridian Google menjangkakan keupayaan pengekodan sains data sebenar, dan PyMC Marketing menjangkakan kepakaran Bayesian dan selalunya mengambil masa beberapa minggu untuk berjalan dengan betul. Pemasaran Meridian dan PyMC menerima keputusan percubaan sebagai Bayesian priors; Robyn menentukur melalui pengoptimuman berbilang objektif.
Sejauh manakah ukuran pengiklanan pemerhatian boleh menjadi salah?
Dalam lima belas eksperimen pengiklanan besar yang dianalisis oleh Gordon, Zettelmeyer, Bhargava dan Chapsky, anggaran pemerhatian tingkatan dimatikan dengan faktor tiga atau lebih dalam kira-kira separuh kajian. Satu kempen dengan peningkatan sebenar kira-kira dua peratus dianggarkan lebih tiga ribu peratus.
Bagaimanakah anda menyemak sama ada model campuran pemasaran adalah betul?
Kalibrasikannya terhadap eksperimen, contohnya eksperimen geo melalui Meridian GeoX, bukannya naluri. Jalankan dua pakej berbeza pada data yang sama dan anggap percanggahan besar sebagai tanda saluran itu dikenal pasti dengan lemah dan namakan orang yang menandatangani sebelum sebarang nombor mencapai keputusan belanjawan.
Mengapakah pemodelan campuran pemasaran lebih berisiko di Asia Tenggara?
Sejarah data adalah lebih pendek, kempen tersebar di banyak saluran seperti TikTok Shop, Shopee, Lazada, Meta, Grab dan WhatsApp, dan lebih sedikit pasaran yang cukup besar untuk ujian penahanan bersih. Jenama boleh mempunyai lebih banyak lajur saluran daripada minggu bersih data, iaitu apabila model mengembalikan jawapan yang tepat, stabil dan salah.
