كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين شراء الوسائط واستهدافها
مقدمة: الذكاء الاصطناعي = «الدماغ» بالإضافة إلى البيانات النظيفة
لا يحل الذكاء الاصطناعي محل الاستراتيجية، بل يجعل دائرة المشتريات أسرع وأكثر استقرارًا: فهو يتنبأ بجودة المجموعة من خلال الإشارات المبكرة، ويوزع الميزانية، ويختار الجماهير والمبدعين، ويراقب الامتثال. المفتاح - بيانات S2S وانضباط UTM وحواجز الحماية.
1) حيث يكون للذكاء الاصطناعي تأثير بالضبط
1. 1. الانحياز والسرعة
عرض ديناميكي/CPA/ROAS مع التركيز على «Prob (FTD)» و «ARPU _ D30» والمخاطر.
سرعة سلسة: يحافظ على التدفق في ممر Payback، ويتجنب الاحتراق في الصباح والطهي الجائر في المساء.
1. 2. الاستهداف والجماهير
نماذج الميل: احتمال FTD/2nd-dep/Retention → شرائح متشابهة ومجموعات ذات أولوية.
نماذج الاستبعاد: الاضطراب المحتمل/انخفاض LTV/الاحتيال → استبعاد المعدل من العروض أو خفضه.
السياق/الدلالات: NLP على مواقع المحتوى لتصفية ما قبل العرض.
1. 3. المبدعون والعروض
تضمين المرئي/NLP → تجميع الزاوية ودوران قطاع الطرق (ε-greedy/Thompson).
احتمالات التنبؤ بـ «الخروج من التعلم» وعقد CR/ARPU.
1. 4. مخصصات الميزانية
نهج المحفظة متعددة الأسواق: من المرجح Payback_D30 تحويل المدى بين القنوات/الجغرافيا/الأجهزة.
سيناريوهات ماذا لو من نماذج MMM/السببية.
1. 5. سمارت لينك/عرض
إعادة توجيه حركة المرور إلى العروض ذات أفضل جودة eCPA/المجموعة، مع مراعاة الحدود القصوى والامتثال والأولويات.
2) بنية البيانات لاستهداف الذكاء الاصطناعي
المجموعة: UTM + «click _ id»، أحداث s2s «reg/KYC/FTD/2nd _ dep/recund/chargeback»، GA4/MMP، إعادة توجيه/سجلات البريد، البيانات الوصفية الإبداعية.
التخزين: DWH (وقت التوقيت العالمي المنسق، عملة المعاملات + «عملة الإبلاغ»).
الميزات: الحداثة/التردد/النقد، الجهاز/الجغرافيا/الدفع، الجلسة/المشاركة، التضمين الإبداعي، المصدر/التنسيب.
النماذج: التصنيف (الغش/الصلاحية)، التراجع (ARPU/Payback)، قطاع الطرق، NLP/الرؤية، MMM/آلة السببية.
التنشيط: قواعد الانتظار/السرعة، الجماهير (في المكاتب، CDP)، SmartLink API، CRM.
Gardians: الموافقة/RG، القائمة البيضاء GEO/العمر، حدود المعدل/التردد، التجاوز اليدوي وسجلات القرار.
3) رياضيات القرار (في مخطط مقاييس التسويق)
أهداف المال:- 'ROAS _ Dn = /Spend', 'Payback = min {n: CPA}', 'LTV = /( 1 + r) ^ {t/30}'.
- "score = w1· Prob (FTD) + w2· Prob (2nd_dep) + w3· E [ARPU _ D30] − w4· Risk _ fraud'.
- تظهر إعادة التوزيع بما يتناسب مع احتمال النصر اللاحق، تاركًا 10-20٪ للاستكشاف.
4) ممارسات استهداف الذكاء الاصطناعي
4. 1. نمو الجماهير
البذور: المجموعات ذات الاسترداد السريع (تاريخيًا) → LAL 1-2٪ مع حواجز حماية حسب الجنس/العمر.
ML السياق: حدد المخزون/المواضيع، حيث CR (reg→FTD) أعلى.
يعتمد على اللحظات: الولادة النهارية و «النضارة» (الحداثة) للأحداث: نلتقط المستخدمين الساخنين بعطاءات عالية وباردة مع عروض رخيصة.
4. 2. جمهور المدخرات
الاستثناءات: من المحتمل جدًا حدوث اضطراب/صيادي المكافآت/انخفاض LTV - استبعد الرهان أو قطعه.
الحد الأقصى للتردد: منحنى ML لتناقص العائد على التردد (نعبر الأمثل، ونحدد السقف).
4. 3. الاستهداف الإبداعي
مطابقة قطاع × الركني: على سبيل المثال، يذهب الدليل الاجتماعي بشكل أفضل إلى العودة/Android LATAM، وتذهب طريقة اللعب إلى المستخدمين الجدد/iOS EU.
5) الامتثال والخصوصية والأخلاق (إطار إلزامي)
التسويق المسؤول: 18 +/21 +، لا توجد «أموال سهلة»، شروط ترويجية صريحة.
نظافة وضع الموافقة/PII: لا توجد معلومات شخصية في عنوان URL، جانب خادم التحويل.
دون تمييز: استبعاد السمات الحساسة من السمات ؛ مراجعة العدل.
حواجز الحماية: الحد الأدنى/الحد الأقصى للمزايدة، والقبعات، والتوقف اليدوي للانحرافات عالية الجودة.
6) الذكاء الاصطناعي يشتري مقاييس «صحية»
Качество: 'CR (click→reg)', 'CR (reg→FTD)', '2nd _ dep rate', 'Revention _ D7/D30', 'Chargeback rate'.
الاقتصاد: «CPA»، «ARPU _ D7/D30/D90»، «Payback»، «ROAS/ROI».
التقنية: تأخير التأجيل، زمن الانتظار p95، إعادة تشغيل%، نسبة الأحداث بدون 'click _ id'، التناقض «operator↔DWH».
الإبداع/الاستهداف: خيار معدل الفوز، وقت الخروج من التعلم، منحنيات الاستجابة حسب التردد/المعدل.
7) الأخطاء المتكررة وكيفية الوقاية
1. انقر فوق/تحسين EPC بدلاً من Payback/LTV.
2. الخام UTM/المناطق الزمنية/العملات - تعويم D0/D1 وعائد الاستثمار.
3. لا يوجد غباء في S2S - يتضاعف FTD لإعادة التدريب.
4. التحيز في الاستغلال: تم إيقاف الاستكشاف - المبدعون «يموتون»، الجماهير تحترق.
5. الامتثال يتجاهل - الحظر وفقدان المخزون.
6. لا يوجد A/B في المبيعات - «النماذج على الرف»، لا ثقة.
8) القوائم المرجعية
8. 1. قبل الإطلاق
- سياسة UTM، «click _ id»، s2s: «reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback» (UTC/currency، idempotency)
- واجهة برمجة التطبيقات التحويلية، تنبيهات التأخير> 15 دقيقة، إعادة توجيه/سجلات البريد
- قطاعات البذور لـ LAL، القائمة البيضاء GEO/age، إخلاء المسؤولية عن RG
- النماذج الأساسية: الجودة المبكرة، ومخاطر الاحتيال، والتسجيل الإبداعي
- حواجز الحماية: الحد الأدنى/الحد الأقصى للعرض، والأغطية، والتردد، وظروف التوقف عالية الجودة
8. 2. الأسبوع الأول
- طيار قطاع الطرق الإبداعي (10-20٪ استكشاف)
- السرعة التلقائية بواسطة Prob (Payback_D30); تقرير الانحراف
- تنبيهات شاذة: فشل CR، ارتفاع ASN، EMQ/انخفاض ما بعد العودة
8. 3. بحلول اليوم 30
- تقارير المجموعة: Cum_ARPU D7/D30، 2-dep، الاسترداد حسب القطاع
- إعادة تشكيل LAL على الأفواج الفائزة، وتحديث قوائم الاستبعاد
- DDA/آخر نقرة مقابل مرونة MMM، تعديل المزيج
9) خطة التنفيذ 30-60-90
0-30 يومًا - الإطار و «الحقيقة المبكرة»
توحيد S2S والعملات/TZ، وتمكين التحويل API والتنبيهات.
رفع عروض DWH: Cum_ARPU D7/D30، Payback، تقرير التناقض.
تشغيل الجودة المبكرة + مخاطر الاحتيال ؛ ربط تسجيل النقاط الإبداعية وتناوب قطاع الطرق الأساسي.
31-60 يومًا - قواعد ومقياس السيارات
قم بتشغيل الارتباط التلقائي/السرعة بواسطة Prob (Payback_D30) من حواجز الحماية.
توسيع LAL/سياق-ML الاستهداف، إضافة محسن التردد.
قم بتوصيل SmartLink - تأصيل العروض وإجراءات الاستئناف لمكافحة الاحتيال.
التحقق من صحة A/B-uplift حسب القناة/geo.
61-90 يوماً - الاستراتيجية والاستدامة
نماذج MMM/السببية → تحسين مزيج الميزانية.
MLOps: مراقبة الانجراف، نموذج/دوران سري، تدريبات الطوارئ (DLQ/retrays).
الرجعية المنتظمة حسب القطاع/الإبداع، وتحديث قواميس/ميزة UTM.
10) كتب اللعب الصغيرة
قاعدة الرهان التلقائي (زائفة):- إذا كان 'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1' → زيادة العرض بنسبة x% ؛
- إذا غادر 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → ؛
- إذا انخفض 'Prob <θ 2' أو 'CR (reg→FTD)' بمقدار X σ → تقليل العرض/تشغيل الغطاء.
- يتلقى المبدعون الجدد 15٪ من حركة المرور ؛ عند 100 + نقرات بدون ريجز أو CR <0. 7 × متوسط - توقف تلقائي. الفائز → ما يصل إلى 60-70٪ من الانطباعات.
- القطاعات ذات Ret_D7 <الحد الأدنى → خفض/استبعاد المعدل ؛ مجموعات VIP ذات «Prob (2nd_dep)» عالية → زيادة العطاء ومعدل ≤ و.
يأخذ الذكاء الاصطناعي شراء وسائل الإعلام واستهدافها من «الحرفة اليدوية» إلى نظام خاضع للرقابة: يتنبأ بالجودة، ويدير الأسعار/الميزانيات، ويجد الجماهير والتناوب، ويحمي من أخطاء الاحتيال والاستهداف - كل ذلك في إطار الامتثال والتسويق المسؤول. مع دائرة S2S خالصة، والاقتصاد الجماعي في NGR، وانضباط UTM وحواجز الحماية الواضحة، تعمل الخوارزميات على استقرار Payback وتنمية LTV، ويركز الفريق على الفرضيات الاستراتيجية ونقاط النمو الجديدة.