🦊 В тему вчерашнего разговора: одной модели для измерения рекламы недостаточно Вчера разобрали, почему инкрементальность и атрибуция не конкурируют, а отвечают на разные вопросы: одна проверяет причинный эффект рекламы, другая распределяет итоговый результат. Как и вчерашний пример, исследование Google и BCG подтверждает: достоверная оценка маркетинга появляется на стыке нескольких специализированных подходов. Ниже – главные принципы, на которых авторы предлагают строить современную систему измерения рекламы. 1️⃣ Трёхэтапный подход к измерению Google предлагает объединять MMM, инкременталь

🦊 Как должна работать инкрементальность: пример Google Недавно мы говорили о том, как устроены атрибуция и инкрементальность. В чём был главный посыл Чем масштабнее маркетинг, тем выше потребность в узкоспециализированных инструментах. Атрибуция выполняет свою задачу, инкрементальность – свою Если вы ждёте от хорошей модели решения задач, которые изначально в неё не заложены, она не становится от этого плохой Тот факт, что каждый инструмент должен решать свою задачу, подтверждает апдейт Google. Он связан с Data Manager, MMM-моделью Meridian и дополнением к этой модели под названием GeoX. ☝

🦊 Роботы вышли на подиум, ИИ добрался до зубных щёток: рубрика #самый_сок 1️⃣ Vogue выпустил на подиум человекоподобных роботов Четыре робота вышли на подиум на Vogue World в Милане. Иронично, что шоу посвящено итальянским ремесленным традициям и ценности человеческого труда. В соцсетях эксперимент оценили не все 2️⃣ Люди горюют по старым версиям ИИ Исследователи изучили реакцию людей на запуск GPT-5 вместо более ранних моделей. Участники писали о чувстве потери, грусти и желании вернуть прежнюю версию. Всего проанализировали 55 тысяч постов и провели 7 опросов 3️⃣ OpenAI поймала модели на