行銷組合模型（MMM）不是算銷量的水晶球：Google Meridian 旅遊實戰解碼，台灣電商該學的不是 3.8%

最近 Google Analytics 官方頻道放了一支影片，找來歐洲第一家拿到 Google Meridian 認證的夥伴 Digitl，分享他們替線上旅遊品牌 Fluga.de 做的 MMM（Marketing Mix Modeling，行銷組合模型）實戰案例。

數字很漂亮。10 個渠道、回看 3 年資料，模型對營收變化的解釋力達到 90%（白話講，營收的高低起伏有九成能被模型說明，不是「找到 90% 的營收來源」那個意思），最後 Digitl 說這個案子幫客戶帶來 3.8% 的增量收益（incremental revenue）。客戶的行銷長開心到跑去好幾場研討會講這個案例。

如果你只記得「90% 營收、3.8% 增量」這兩個數字，然後回頭跟老闆說「我們也來做一個」，那你大概抄錯重點了。

我把整支影片看完，覺得最有價值的東西，剛好是大家最容易快轉跳過的中段。今天就用台灣電商的角度，把這個案例拆給你看。資料來源是 Google Analytics「Meridian Partner Stories: Digitl」 這支影片。

第一個迷思：以為門檻在工具

先說一個你可能沒注意到的前提。

Digitl 的模型能解釋九成的營收變化，靠的不是什麼神祕模型。Google Meridian 本身是開源的、免費的，程式碼就放在 GitHub 上，誰都能下載來跑，這點在 Google 官方部落格 講得很清楚。工具不要錢。

那 90% 是怎麼來的？是那「3 年、10 個渠道、乾淨而且對得起來的資料」。

這就是台灣電商最痛的地方。

你回頭看看自己的後台。三年的資料連續嗎？廣告花費、自然流量、EDM、官網訂單、線下檔期，這些數字的口徑對得起來嗎？雙 11、618、母親節、農曆年的檔期高峰，有沒有被當成「控制變數」好好餵進去，還是全部混在一起變成一團噪音？

Meridian 免費，但這不代表你做得起。

它要 Python 或 R 的技術人力、要雲端算力，最重要的是要乾淨、連續、跨渠道對得齊的資料。影片裡 Digitl 自己也講，整個專案最耗工的不是建模，是中間那段「資料收集與準備」。

如果你問我，MMM 這件事就像一座冰山。露在水面上、大家看得到的 Meridian 工具，只是頂端一小塊。水面下那塊又大又冷的，才是你真正要扛的資料工程。

為什麼最後點擊的 ROAS 會誤導你的預算配置

講到資料，我得插一段自己這些年的觀察。

我做數位行銷這些年，看過太多電商老闆，把後台那個「最後一次點擊」的 ROAS 當成聖經在拜。哪個渠道的 ROAS 數字最高，預算就往哪倒。結果通常是再行銷廣告跟品牌關鍵字的 ROAS 永遠最漂亮。

你知道為什麼嗎？因為那些本來就要買的客人，在結帳前剛好又點了一次你的再行銷廣告、或搜了一次你的品牌名。那筆訂單算誰的？最後點擊全給了它們。

它們不是真的「創造」了業績。它們只是站在最後一棒，把別人跑完的功勞整碗端走。你以為自己在加碼最會賺的渠道，其實是在獎勵一個最會搶功勞的渠道。

以前我們靠第三方 cookie、靠最後點擊，還能勉強拼出一張看起來完整的歸因地圖。現在這張地圖到處是破洞，你需要一個從更高處往下看的工具。MMM 就是站在那個高處的工具。

第二個迷思：以為 MMM 是水晶球

這裡要拆第二個更大的誤會。

很多人以為 MMM 是個水晶球，能算出「我明年該花多少、會賺多少」。影片裡 Digitl 的資料科學主管講得很白：Meridian 不是預測工具（forecasting tool），它是情境優化工具（scenario optimization）。

差別在哪？

水晶球告訴你未來的數字。Meridian 告訴你的是：在現在這套媒體配置下，錢花在哪個渠道有效、哪個渠道已經花到飽和（saturation）、如果把預算挪一挪，增量大概落在哪。

換句話說，MMM 比較像體檢報告，不是算命。它不會告訴你「你會活到幾歲」，它會告訴你「你的肝指數偏高，少喝點」。它給的是判斷的依據，不是未來的標準答案。

所以 Meridian 的輸出，沒辦法直接變成一張投放排期表。

影片裡講得很清楚：媒體計畫（media plan）是很戰術的東西，要決定版位、素材、出價、什麼時候上。Meridian 的輸出是戰略層的，它告訴你「每個渠道大概放多少預算最有效率」這種大方向。它是媒體規劃的護欄，不是方向盤。

真正要把這個戰略護欄，落到「下一季每個渠道實際排多少預算」這種戰術細節，那是另一個層次的工作。我另一篇談 跨渠道預算配置 的文章會專門拆那一塊，這篇我們先守在戰略層。

而且，光有 MMM 還不夠。

Digitl 提到一個我很認同的觀念：三角驗證（triangulation）。MMM、增量測試（incrementality test）、歸因分析（attribution），這三個要搭在一起看。

最典型的坑是這樣：你新測了一個渠道，CTV 也好、KOL 也好、Threads 也好，然後興沖沖想用 MMM 去量它的成效。量不出來的。一個只跑了幾週、預算佔比又小的新渠道，丟進一個回看 3 年的長期模型裡，根本激不起半點水花。這種短期、上漏斗的東西，要用增量測試去抓，不是用 MMM 硬扛。

第三個迷思：最難的不是模型，是誠實

好，假設你資料也乾淨了、也搞懂 MMM 是護欄不是水晶球了。最難的一關才剛開始。

模型最難的部分，從來不是技術。是誠實。

影片裡有一個我覺得最值得台灣電商記住的案例。Digitl 跑出來的結果，Bing 這個渠道的貢獻被高估了。換成你，你會怎麼處理？

很多人的直覺是：老闆或客戶覺得 Bing 很重要，那就手動把它調高一點讓大家開心。錯。

Digitl 的做法是：先想辦法找一個「控制變數」。他們本來想抓 Bing 的搜尋查詢量，去校正這個高估，就像他們對 Google 付費搜尋做的那樣。結果 Bing 的查詢量資料拿不到，他們才退一步，用 informed priors（知情先驗）去修正 Bing 這「單一」渠道的貢獻區間。而且不是憑感覺亂調，是根據討論跟期望值去設一個合理範圍。

重點是什麼？

他們在 kickoff 會議就會系統性地問：你這個判斷，是「直覺」（gut feeling），還是「實驗證實的結果」？直覺，他們記在心裡但不餵進模型。只有實驗來的知識，才有資格變成模型的輸入。

這一刀切下去，劃開的是台灣很多公司最不願意面對的東西。

當模型打臉老闆最愛的那個渠道，或是打臉代理商最想賣你的那個版位，你敢不敢照實講？你分不分得清楚「老闆的感覺」跟「數據的事實」？

我自己在傳產跟數位都待過，很清楚這種場面有多尷尬。老闆指著某個渠道說「這個一定有效，我做了二十年」，底下沒人敢吭聲。MMM 這種工具最大的價值，有時候不是那 3.8% 的增量，是它逼著整個組織把「直覺」跟「事實」分開放，逼著大家誠實。

這是治理問題，是組織願不願意誠實的問題。模型只是那面照妖鏡。

反轉：cookie 沒死，但 MMM 還是回來了

最後戳破一個你最近大概聽到爛的說法。

很多人講 MMM 復興，開口就是「因為第三方 cookie 死了」。

這句話唯一的問題是：cookie 沒死。Google 在 2024 年中就放棄了全面淘汰第三方 cookie 的計畫，2025 年 4 月更直接確認 Chrome 維持現狀、連那個詢問使用者要不要關掉 cookie 的選項都不做了，這段反覆轉彎 CookieYes 整理得很完整。

別誤會，cookie 沒被淘汰，不代表隱私限制就消失了。iOS 的 ATT、各家的同意管理、跨裝置、再加上 Google 跟 Meta 各自的圍牆花園，照樣讓 user-level 的追蹤一年比一年破。

所以 cookie 還活得好好的。但 MMM 確實回來了，而且來勢洶洶。

MMM 的採用這兩年明顯回升。eMarketer 引述 IAB 的調查，超過半數的美國廣告買方在 2025 年會更重視 MMM。這不是 Google 一家在喊，是整個產業在轉向。

你知道這代表什麼嗎？

代表 MMM 復興的真正原因，從來不是「cookie 在不在」。是 user-level（用戶層級）的追蹤越來越破碎、越來越不可信。問題的核心是：你還信不信得過最後一次點擊。

這也是為什麼，把資料地基打穩、養好你的 第一方資料，比追逐任何單一工具都重要。

台灣電商該怎麼動

講了這麼多，如果你是台灣電商，該怎麼動？

► 第一，先別急著裝 Meridian，先去盤你的資料。最實際的第一步，是做一張表：把過去 12 到 36 個月的「每週營收、各渠道廣告花費、曝光與點擊、促銷檔期與折扣力度、重大事件（雙 11、改版、缺貨）」全部排在一起、口徑對齊。這張表你做不出來，模型就先別談，因為資料地基沒打好，再強的模型都是「垃圾進、垃圾出」。要練手感，可以先從把 GA4 數據用 AI 整理成可檢查的報表 開始。

► 第二，真要開始，就用 Meridian 的預設值（default settings）從最簡單的版本跑起。影片裡資料科學主管給新手的建議就一句：start simple，一次只改一個參數，每次結果都存檔，方便橫向比對。別一開始就想調出一個完美模型。

► 第三，把 MMM 的輸出當護欄，不要當排期表。它告訴你大方向（哪個渠道值得加碼、哪個飽和了），戰術細節再去配合 跨渠道預算配置 那層的工具跟你的媒體計畫。如果你想看 Google 把 Meridian 包進 Analytics 360 的產品版，可以參考我整理過的 Meridian Studio。

► 第四，新渠道別丟給 MMM。CTV、KOL、Threads 這種短期測試，用增量測試去抓，再跟 MMM、歸因三角驗證一起看。

► 第五，也是最難的一條：在會議室裡，把「直覺」跟「實驗結果」分兩個欄位寫。直覺很寶貴，它能給你假設。但只有被驗證過的，才有資格變成你下預算的依據。

寫在最後

如果你問我，MMM 這波回潮，對台灣電商不是壞事。

它強迫你回去面對那些被你用「最後點擊 ROAS」遮起來的真相。它不會給你一顆預測未來的水晶球，但它會在你開車衝預算的時候，幫你架起一道護欄，讓你不會在某個看起來很賺、其實早就飽和的渠道上，一路油門踩到底衝下山崖。

工具是免費的。難的是資料，跟誠實。

這兩樣，沒有任何一個開源專案能幫你下載。

常見問題

Q：行銷組合模型（MMM）是免費的嗎？台灣中小電商做得起嗎？

Google Meridian 這個 MMM 框架本身是開源、免費的，放在 GitHub 上。但「免費」不等於「零成本」。你需要 Python 或 R 的技術人力、雲端算力，以及最關鍵的：乾淨、連續、跨渠道對得齊的歷史資料。對中小電商來說，通常卡關的不是工具費用，是資料的完整度跟人力。

Q：MMM 可以預測我明年的銷售額嗎？

不行。MMM 是情境優化工具，不是預測工具。它回答的是「在現有配置下，錢花在哪個渠道有效、哪個已經飽和」，以及「調整預算後增量大概多少」，而不是「明年我會賺多少」。把它當體檢報告，不要當算命。

Q：MMM、增量測試、歸因分析，該怎麼搭配？

三角驗證。MMM 看長期、跨渠道的戰略全局；增量測試（incrementality test）抓單一動作的真實因果，特別適合短期、新渠道；歸因（attribution）看用戶旅程的接觸點。三個各有盲區，搭在一起才補得齊。單押任何一個都容易被誤導。

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