Моделювання маркетингового міксу (MMM)
Моделювання маркетингового міксу (MMM) — це статистична модель, що за тижневими підсумками оцінює внесок кожного каналу в продажі без стеження за клієнтами.
Як працює
MMM бере тижневі підсумки: продажі, витрати на кожен канал та інші чинники, як-от ціни, акції, сезон і пошуковий попит. Далі регресія оцінює, скільки додав кожен канал і як спадає його віддача зі зростанням витрат. Їй не потрібні дані на рівні користувачів, тож вона не залежить від cookies чи відстеження кліків. Google Meridian і Meta Robyn — відкриті пакети для MMM.
Обидва пакети потребують щонайменше двох років тижневих даних, а Meridian для національної моделі просить три роки. Витрати теж мають змінюватися: якщо витрати каналу стоять на місці, моделі важко визначити, що він додав. У наших даних Performance Max працює в 141 із 146 магазинів і забирає в медіані 95,7% їхнього бюджету Google Ads (дані GetProfit, червень 2025 – червень 2026). Тож усередині Google Ads моделі майже нічого розрізняти. Наш матеріал про моделювання маркетингового міксу для інтернет-магазину розповідає, коли ці зусилля окупаються.
Приклад
Приклад на вигаданому магазині, числа не клієнтські.
У магазину посуду два роки тижневих даних: 104 рядки. Емпіричне правило Robyn радить 7–10 рядків на змінну, тож 104 рядки витримують близько 10–15 змінних (104 ÷ 10 = 10,4; 104 ÷ 7 = 14,9). Google Ads, Meta, e-mail, ціна, акції, сезон і пошуковий попит уже дають 7.
Не плутати з
- Модель атрибуції — ділить заслугу за кожне замовлення між кліками клієнта. MMM ніколи не бачить окремих замовлень, лише тижневі підсумки.
- Інкрементальність — продажі, яких не було б без реклами. MMM оцінює її за історією. Експеримент, як-от geo lift test, вимірює її й може відкалібрувати модель.
Правильно й неправильно
- Неправильно: «У тижні з більшими витратами на пошук продажі були вищі, тож їх спричинив пошук.» Правильно: коли попит зростає, люди більше шукають, тож витрати на пошук і продажі ростуть разом. Документація Meridian називає обсяг органічних запитів важливим змішувальним чинником (confounder) для пошукової реклами.
Джерела
- Meridian (Google, англійською) — відкритий код, калібрування за допомогою гео-експериментів. Перевірено 02.10.2026.
- Collect and Organize Your Data (Meridian, англійською) — тижневі дані, два чи три роки; обсяг запитів і сезонність як контрольні змінні. Перевірено 02.10.2026.
- Paid search modeling (Meridian, англійською) — обсяг запитів як змішувальний чинник. Перевірено 02.10.2026.
- An Analyst’s Guide to MMM (Robyn, Meta, англійською) — агреговані дані, ціна й акції як контекстні змінні, потреба в мінливості даних, два роки, 7–10 рядків на змінну, калібрування. Перевірено 02.10.2026.
- Дані GetProfit: 146 інтернет-магазинів, червень 2025 – червень 2026 — частка Performance Max у бюджеті Google Ads.