記事

MMMの精度を左右する「季節性」と「外部要因」の正しい扱い方を解説。祝日、天候、競合の動向などをモデルに組み込み、より正確な効果測定を実現する方法。

2026/2/26

インクリメンタリティテスト（リフトテスト）の仕組み、実施方法、MMMとの組み合わせ方を解説。広告の「増分効果」を正しく測定するための実践ガイドです。

2026/2/26

2026年の広告効果測定を取り巻くトレンドを解説。MMM復権、AI活用の加速、プライバシーファーストの潮流、ハイブリッド測定フレームワークなど最新動向をまとめます。

2026/2/26

PyMC-Marketingが提供するGeometricAdstockとWeibullAdstockの数学的背景・実装方法・使い分けを、Pythonコードで詳しく解説します。

2026/2/23

TV広告費5000万円 vs メール費10万円──スケールの異なる変数を正しく処理しないとMCMCが不安定になります。実践的な正規化・標準化の手法を解説します。

2026/2/23

売上の季節変動を「広告効果」と誤認しないために。フーリエ項と祝日ダミー変数を使ったシーズナリティのモデリング手法を解説します。

2026/2/23

MMMモデルの精度をどう評価するか？R²、MAPE、ベイズR²、R-hatなど主要な指標の意味と、モデル改善に活かす方法を解説します。

2026/2/23

サードパーティCookie廃止やiOS ATTで広告測定が困難に。Cookie不要で全チャネルを横断分析できるプライバシーファーストな効果測定手法を解説。

2026/2/21

広告費を増やしても効果が頭打ちになる「飽和効果」をモデル化する方法を解説します。

2026/2/19