Google Meridian MMM: qué es y beneficios

En el vertiginoso mundo del marketing digital, la gran pregunta que se hacen los CMOs y sus equipos es siempre la misma:

¿Qué está funcionando realmente? ¿Dónde debemos poner nuestro tiempo y presupuesto para maximizar el retorno? 

Con canales que se multiplican día a día y presupuestos bajo una lupa constante, tomar decisiones es más complejo que nunca. Ya no basta con la intuición o con replicar lo que «parece» que funciona. Es necesario entender el impacto de nuestras acciones de marketing para poder tomar decisiones – basadas en datos –  sobre cómo emplear nuestro presupuesto. 

Aquí es donde entran en juego los modelos de Marketing Mix o MMM, herramientas que ejercen de brújula para navegar este complejo panorama. Hoy vamos a hablar del MMM de Google que está dando mucho que hablar: Meridian.

Sobre los Modelos de Marketing Mix

El Marketing Mix Modeling es una técnica de análisis estadístico que mide el impacto de las actividades de marketing, entre ellas la inversión en paid media. Su objetivo es guiar las decisiones de planificación de presupuesto y mejorar la efectividad general de los medios.

Los MMM te ayudan a responder preguntas clave como:

• ¿Cómo influyen mis acciones de marketing en mis ingresos u otro KPI?
• ¿Cuál ha sido el retorno de la inversión (ROI) de mi inversión en marketing?
• ¿Cómo optimizo la asignación de mi presupuesto de marketing para el futuro?

Qué es Meridian

Google Meridian es el Modelo de Marketing Mix (MMM) desarrollado por Google. Esta potente y adaptable herramienta de código abierto permite a cualquier empresa configurar y ejecutar sus propios modelos de marketing, democratizando el acceso a una capacidad de análisis que antes estaba limitada a unos pocos. 

Y aquí viene lo nuevo, porque a diferencia de algunos modelos de MMM tradicionales, Meridian está diseñado para ofrecer una visión holística de tus esfuerzos de marketing ¿Cómo lo consigue? Combinando datos tanto internos – como la inversión por canal o el histórico de resultados – , como externos,  que incluyen el volumen de búsquedas, la estacionalidad u otros factores económicos.

Gracias al uso de estos datos agregados, el MMM mide el impacto de tus canales de marketing y te proporciona visualizaciones útiles y claras. Pero su valor no termina ahí, porque también te ofrece recomendaciones sobre asignación de presupuesto por canales e incluso te sugiere un presupuesto óptimo basado en tus objetivos. Todo esto, teniendo en cuenta esos factores ajenos al marketing que tanto pueden influir en tus resultados.

Es importante entender que Google Meridian no es una aplicación que simplemente instalas y abres con un icono. Se trata de un conjunto de archivos de código, principalmente en Python, que utilizas para procesar tus datos. Meridian reemplaza la oferta anterior de Google, Lightweight MMM, que fue una solución intermedia mientras se desarrollaba Meridian.

Además, los MMM, incluído Meridian, son una metodología que respeta la privacidad, ya que utiliza datos agregados y no información a nivel de usuario o cookies.

Primeros pasos para implemetar Meridian

Para empezar a utilizar Google Meridian, primero debes definir tus objetivos, indicando unos KPIs concretos. Después, se necesita aportar a Meridian una cantidad considerable de datos históricos de ventas y marketing, siendo especialmente útil la inclusión de first-party data. Esto incluye información detallada de todos los canales (digitales, tradicionales, etc.) y de los distintos mercados. Según Google, es fundamental contar con al menos dos años de datos para que el modelo pueda aprender de forma efectiva y generar análisis fiables.

Principales características de Meridian

Desde el punto de vista técnico, Meridian ancla sus capacidades en la inferencia causal bayesiana y presenta varias características distintivas.

• Inferencia causal bayesiana: Meridian utiliza esta metodología. Adopta una perspectiva de inferencia causal porque todas las cantidades estimadas por el MMM implican causalidad, analizando cómo la inversión de marketing afecta a los KPIs. El modelado bayesiano permite incorporar conocimiento previo sobre el negocio y las campañas, así como cuantificar la incertidumbre, lo cual es útil, especialmente con datos limitados. También proporciona regularización robusta y maneja efectos no lineales.
• Modelado jerárquico a nivel geográfico: Esta característica clave te permite aprovechar datos de marketing a nivel geográfico, que a menudo contienen más información que los datos a nivel nacional. Permite examinar la efectividad a nivel local o regional y suele generar intervalos creíbles más ajustados para métricas como el ROI. Aunque recomienda usar datos a nivel geográfico si están disponibles, Meridian también soporta el modelado a nivel nacional.
• Medición mejorada del low-funnel, incluidas las campañas de búsqueda:. Ofrece una opción para usar el volumen de búsquedas de Google (Google Query Volume  – GQV) como variable de control al medir el impacto de las campañas de búsqueda, lo que ayuda a hacer que la medición de búsqueda sea más precisa al tener en cuenta el volumen de búsqueda orgánica. Esto es útil para corregir sesgos al medir el impacto de los anuncios de búsqueda.
• Inclusión de priors de ROI: Puedes establecer el ROI de cada canal de marketing como un parámetro del modelo. Esto te permite incorporar información de experimentos de incrementalidad, benchmarks de la industria u otro conocimiento de dominio en tu modelado. Meridian permite re-parametrizar los canales para que el ROI o el ROI marginal (mROI) se conviertan en parámetros del modelo.

• Modelado basado en datos de alcance y frecuencia: Meridian puede modelar el impacto de cualquier canal de medios basándose en datos de alcance y frecuencia, en lugar de solo usar impresiones. Esto ofrece mayor precisión en las estimaciones de impacto. También soporta la optimización de la frecuencia para canales con estos datos.
• Incorporación de efectos de Adstock y retornos decrecientes: El modelo de Meridian captura el efecto rezagado y decreciente de los medios en las ventas a través de una función de Adstock de decaimiento geométrico. También utiliza la función Hill para capturar los retornos marginales decrecientes o la saturación de la inversión en medios.
• Inclusión opcional de variables de tratamiento no mediático: permite incluir aspectos no relacionados con los medios, como cambios en el precio y promociones, para estimar su eficacia.
• Optimización de presupuesto de medios: Determina la asignación óptima del presupuesto en los canales basándose en tu presupuesto general. Permite optimizar tanto el presupuesto como la frecuencia promedio de los anuncios para canales con datos de alcance y frecuencia. La optimización del presupuesto puede ser fija o flexible, considerando restricciones de ROI objetivo o mínimo.

Beneficios de Meridian

Meridian ofrece múltiples beneficios que pueden ayudar a un departamento de marketing a operar de manera más inteligente y efectiva:

• Impulsa mejores resultados de negocio: Puede ayudar a lograr resultados como mayores ingresos y un mejor retorno de la inversión publicitaria.
• Medición cross-channel precisa: Permite medir el impacto de los canales en conjunto, brindando una visión más clara de la atribución en todos tus canales de marketing.
• Adaptación a un futuro cuidando la privacidad de los usuarios: Su enfoque en datos agregados y su naturaleza privacy-safe son una ventaja en el entorno actual.
• Mayor control y transparencia: Al ser de código abierto, Meridian permite a los usuarios ver cómo funciona el modelo, lo que genera confianza y aborda la preocupación de que Google «califique su propia tarea». Evita las soluciones «caja negra» de terceros.
• Análisis estadístico in-house: Permite a los departamentos de marketing llevar el análisis estadístico internamente, lo que puede reducir los costes asociados con la contratación de empresas de análisis o consultores.
• Integración con el ecosistema de Google: Se integra sin problemas con Google Ads, Google Analytics 4 y YouTube, lo que facilita el análisis de la inversión y el rendimiento sin necesidad de importar datos manualmente.
• Documentación extensa y recursos: Google ha publicado documentación detallada sobre cómo usar Meridian, así como de sus limitaciones.
• Mayor accesibilidad: Aunque requiere conocimientos, hace que el MMM sea más accesible que construir un modelo desde cero o depender de soluciones propietarias.

Meridian para analistas y profesionales de Paid Media

Meridian es una herramienta poderosa para los profesionales que buscan ir más allá de la atribución de último clic y entender el verdadero impacto incremental y cross-channel de sus esfuerzos. Es especialmente relevante para los profesionales de paid media que gestionan campañas complejas, tienen acceso a datos históricos de calidad y operan en múltiples canales, tanto online como offline. Les ofrece la capacidad de realizar análisis más profundos y estratégicos internamente como los siguientes:

• Análisis de impacto incremental: Meridian utiliza un enfoque estadístico avanzado para descomponer tus resultados totales (por ejemplo, las ventas) en diferentes componentes. Identifica la «línea base» de ventas, es decir, lo que se vendería sin publicidad y luego aísla el efecto incremental que cada canal de marketing ha generado por encima de esa baseline. Este proceso es crucial, ya que te permite ver con claridad el impacto real de tu publicidad. Además te permite responder a preguntas como «¿Cuánto de mi inversión en SEM está generando conversiones incrementales?» o «¿Vale la pena pujar por la búsqueda de mi marca?» Ya que mide el resultado incremental comparando escenarios contrafactuales (por ejemplo, con y sin la inversión en un canal).

• Comprensión del ROI: Puedes calcular el ROI para cada canal, entendido como el resultado incremental dividido por el coste. Meridian permite incorporar tus propias estimaciones de ROI (priors) para calibrar el modelo.
• Optimización del presupuesto: Proporciona insights para optimizar la asignación del presupuesto entre canales, incluidos los de pago.
• Análisis de canales específicos: Permite analizar la efectividad de canales como la búsqueda pagada de manera más precisa utilizando GQV. También ayuda a entender el ROI del alcance y la frecuencia en plataformas como YouTube.
• Visualización de curvas de respuesta: Genera curvas de respuesta que muestran cómo el resultado incremental cambia con diferentes niveles de inversión en un canal, ayudando a entender la saturación y los puntos de retorno decreciente.

• Requisitos y recursos: Aunque es de código abierto, su implementación y la interpretación de los resultados requieren conocimientos técnicos sólidos en ciencia de datos y estadística. La herramienta produce resultados numéricos que necesitan ser transformados en visualizaciones utilizando código. También puede requerir bastantes recursos computacionales, recomendándole el uso de una GPU o unidad de procesamiento gráfico.

Meridian VS otros MMM

Meridian se diferencia de otros enfoques de MMM de varias maneras:

• Código abierto vs. «Caja negra»: Una de las principales diferencias es que Meridian es de código abierto. Esto contrasta con muchas soluciones de MMM tradicionales que son «cajas negras», donde introduces datos y obtienes resultados sin visibilidad completa de cómo funciona el modelo. Esta transparencia de Meridian genera confianza.
• Enfoque en inferencia causal: Meridian se basa explícitamente en la inferencia causal bayesiana, con supuestos de modelo transparentes, lo cual es crucial para interpretar correctamente el impacto del marketing.
• Características innovadoras específicas: Incluye innovaciones metodológicas como el modelado jerárquico a nivel geográfico, el uso de GQV para medir las campañas de búsqueda, la capacidad de incorporar priors de ROI y el modelado basado en datos de alcance y frecuencia.
• Curva de aprendizaje y requisitos técnicos: Aunque Google busca hacerlo más accesible, todavía requiere una comprensión sólida del análisis estadístico. Necesitas habilidades en ciencia de datos para implementarlo e interpretar los resultados. Otros MMM de código abierto de grandes tecnológicas, como Robyn de Meta, también buscan un equilibrio entre flexibilidad y facilidad de uso, y Meridian podría sacrificar algo de la flexibilidad técnica profunda que ofrecen proveedores especializados por una menor barrera de entrada en términos de habilidad relativa a construir desde cero.
• Integración con Google: Su integración con el ecosistema de Google es un beneficio clave para los usuarios de estas plataformas.

En resumen, mientras que otros MMM pueden ofrecer flexibilidad o servicios gestionados, Meridian se distingue por ser una solución potente, transparente y de código abierto con características adaptadas a los desafíos modernos de la medición, especialmente para los anunciantes en el ecosistema de Google. 

Si la complejidad de la implementación de Meridian o la interpretación de sus datos te parecen un reto, en Semmantica, agencia SEM, estaremos encantados de ayudarte. Como especialistas en analítica digital y publicidad digital, podemos guiarte en cada paso para que tu equipo aproveche al máximo esta potente herramienta como palanca de crecimiento, contáctacnos sin compromiso.