MeridianによるMMMワークフロー
概要
広告効果測定と予算最適化のためのMeridianにおけるベイズ的Media Mix Modeling（MMM）の理解
Pythonパッケージ「Meridian」を用いたMMMの具体的な実装方法の習得
詳細
Googleが2025年1月に発表した「Meridian」は、従来のLightweightMMMを進化させた新しいベイズ的MMMパッケージです。MMM（Media Mix Modeling）は、売上に対する広告の影響を統計的に推定し、最適な予算配分を導き出すためのフレームワークとして広く活用されています。しかし、従来のMMMは、データの粒度が粗いことや、広告インプレッションの詳細な効果を捉えにくいといった課題がありました。
Meridianは、これらの課題を克服するためのGoogleの最新の研究成果が反映されており、地域レベルの情報を階層的にプールする機能や、広告インプレッションを「何人に」「1人あたり何回」接触したかという「リーチ」と「フリークエンシー」に分解する手法を採用しています。これにより、従来よりも詳細な広告効果分析を行いながら、推定の精度を向上させることが可能になります。
本セミナーでは、Meridianを用いた最新のMMM手法について解説し、Pythonを使った実装方法を学びます。広告予算の最適化に関する具体的なケーススタディを通じて、Meridianの強力な分析能力を実際に体験していただきます。
参加者は、MMMの基本概念を理解し、Meridianを活用した実践的な広告分析を行うスキルを身につけることができます。広告業界のマーケターやデータアナリスト、統計学の研究者にとって、広告効果測定の最前線を学ぶ貴重な機会となるでしょう。
対象者
データサイエンス研究者・統計学者
広告業界などの産業データ解析に携わるマーケター
最新の統計解析手法に興味を持つ学部生・大学院生
講師プロフィール
小林 弦矢 (こばやし げんや)
2024年4月 - 現在 明治大学商学部 教授
2022年4月 - 2024年3月 明治大学商学部 准教授
2017年4月 - 2022年3月 千葉大学大学院社会科学研究院 准教授
「ベイズデータ解析」 菅澤 翔之助, 小林 弦矢, 川久保 友超, 栗栖 大輔, 玉江 大将, Nospare. 森北出版
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
注意事項
本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 講義資料 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。
禁止事項
録音や録画撮影などはご遠慮ください。
配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。
免責事項
本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。
上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。