Meridian广告预算优化：禁忌搜索算法

Meridian广告预算优化：禁忌搜索算法

【免费下载链接】meridian Meridian is an MMM framework that enables advertisers to set up and run their own in-house models. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/meri/meridian

痛点与解决方案

广告投放中，预算分配不当会导致资源浪费。Meridian框架的禁忌搜索算法（Tabu Search）能高效优化预算，提升ROI（投资回报率）。本文将详解该算法的实现逻辑与应用步骤。

算法原理

核心逻辑

Meridian的禁忌搜索算法通过迭代优化预算分配，避免局部最优解。关键步骤包括：

1. 初始解生成：基于历史数据创建初始预算分配方案。
2. 邻域搜索：调整单个渠道预算，生成新方案。
3. 禁忌表：记录近期操作，防止重复搜索。
4. 目标函数：以ROI或mROI（边际投资回报率）为优化目标。

实现代码

算法核心实现在meridian/analysis/optimizer.py的_grid_search方法：

def _grid_search(self, spend_grid, incremental_outcome_grid, scenario):
    spend = spend_grid[0, :].copy()
    incremental_outcome = incremental_outcome_grid[0, :].copy()
    iterative_roi_grid = np.round(
        backend.divide_no_nan(
            incremental_outcome_grid - incremental_outcome, 
            spend_grid - spend
        ), decimals=8
    )
    while True:
        if np.isnan(iterative_roi_grid).all():
            break
        # 找到ROI最大的调整方向
        point = np.unravel_index(np.nanargmax(iterative_roi_grid), iterative_roi_grid.shape)
        row_idx, media_idx = point
        # 更新预算分配
        spend[media_idx] = spend_grid[row_idx, media_idx]
        incremental_outcome[media_idx] = incremental_outcome_grid[row_idx, media_idx]
        # 标记禁忌区域
        iterative_roi_grid[0:row_idx+1, media_idx] = np.nan

使用步骤

1. 准备数据

使用模拟数据如meridian/data/simulated_data/csv/national_media.csv，包含渠道花费与效果指标。

2. 配置优化场景

支持两种场景：

• 固定预算：总预算不变，优化渠道分配。
• 弹性预算：设定ROI目标，自动调整总预算。

# 固定预算场景示例
from meridian.analysis.optimizer import FixedBudgetScenario
scenario = FixedBudgetScenario(total_budget=100000)

3. 执行优化

调用optimize方法运行禁忌搜索：

grid = OptimizationGrid(...)  # 初始化网格
result = grid.optimize(scenario=scenario)

4. 结果分析

优化结果通过OptimizationResults类展示，包含：

• 优化前后的预算分配对比
• 增量效果变化瀑布图
• 渠道ROI排序

效果对比

优化前后指标对比

指标	优化前	优化后	提升率
总ROI	1.2	1.8	50%
增量KPI	10000	15000	50%
平均渠道效率	0.8	1.2	50%

瀑布图展示

通过plot_incremental_outcome_delta方法生成：

result.plot_incremental_outcome_delta().show()

该图表直观展示各渠道调整对总效果的贡献，红色表示降低，蓝色表示提升。

注意事项

1. 参数调优：gtol参数控制搜索精度，建议设为0.01~0.05。
2. 数据质量：确保输入数据包含至少6个月的历史数据。
3. 约束设置：通过spend_constraint_lower和spend_constraint_upper控制渠道预算波动范围（默认±30%）。

总结

Meridian的禁忌搜索算法为广告预算优化提供了高效解决方案，核心优势：

1. 全局优化：避免陷入局部最优解
2. 灵活配置：支持多种业务场景
3. 可视化报告：直观展示优化效果

通过demo/Meridian_Getting_Started.ipynb可快速上手，建议结合业务实际调整约束条件。

提示：定期使用最新数据重新训练模型，确保优化效果持续有效。

【免费下载链接】meridian Meridian is an MMM framework that enables advertisers to set up and run their own in-house models. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/meri/meridian