Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects

要約

近年、生成 AI の大幅な進歩により、基本的な物理原理に基づいた高度な数学的概念を利用して人工知能の機能を強化する、物理学にインスピレーションを得たモデルの重要な役割が浮き彫りになっています。
これらのモデルの中でも、拡散方程式に基づいたモデルは画質を大幅に向上させました。
この研究は、ガスの動力学理論の基礎を形成するマクスウェル・ボルツマン方程式と、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）アプリケーションにおけるミカエリス・メンテンモデルの潜在的な用途を探ることを目的としています。
私たちは、広告の文脈における消費者の行動を分析するために、これらの方程式を階層ベイジアン モデルに組み込むことを提案します。
これらの方程式セットは、社会的相互作用や消費者と広告の相互作用などの複雑なシステムにおけるランダムなダイナミクスを正確に記述するのに優れています。

要約(オリジナル)

In recent years, significant progress in generative AI has highlighted the important role of physics-inspired models that utilize advanced mathematical concepts based on fundamental physics principles to enhance artificial intelligence capabilities. Among these models, those based on diffusion equations have greatly improved image quality. This study aims to explore the potential uses of Maxwell-Boltzmann equation, which forms the basis of the kinetic theory of gases, and the Michaelis-Menten model in Marketing Mix Modelling (MMM) applications. We propose incorporating these equations into Hierarchical Bayesian models to analyse consumer behaviour in the context of advertising. These equation sets excel in accurately describing the random dynamics in complex systems like social interactions and consumer-advertising interactions.

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