AI reklam kampaniyalarının analizində necə kömək edir

Giriş: AI - «fərziyyə → həll → pul» dövrünün sürətləndiricisi

AI «sehrli düymə» deyil, təmiz məlumatlar və intizamlı proseslər üzərində bir üst quruluş. Fikir və sübut edilmiş nəticə arasındakı vaxtı azaldır: nə test edəcəyinizi, spandın harada kəsiləcəyini, hansı yaradıcılığın miqyasını və marjanın necə qorunacağını təklif edir.

1) AI ən böyük effekti verir

1. 1. Keyfiyyət və geri ödəmə proqnozu

Early Quality (D1/D3): erkən siqnallar üçün model (mənbə, cihaz, geo, ilk hərəkətlər) 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30' proqnozlaşdırır.

Payback & LTV: regressiya/qradiyent gücləndirici qiymətləndirilir 'Cum _ ARPU _ D30/D90' və geri ödəmə günü.

Mini formullar:

`ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^(t/30)`.

1. 2. Büdcələrin və dərəcələrin optimallaşdırılması

Bandit-modellər/reinforcement: büdcəni «çəpərlərlə» ən yaxşı bağlara (cap, komplayens, tezlik) köçürürlər.

Proqnoza görə peysinq: gündəlik spend geri ödəmə ehtimalını nəzərə alaraq paylanır.

1. 3. Atributlar və MMM

Kompozit atributiya: modellər qismən məlumatlarda (post-privacy) kanalların töhfəsini paylayır.

MMM (Marketing Mix Modeling): ML-reqressiya elastikliyi və «diminishing returns» qiymətləndirir, büdcəni hara köçürəcəyini göstərir.

1. 4. Yaradıcılıq analitikası

NLP/vizual embeddinq kreativləri «künclərdə» (emosiya, offer, sosial sübut) klasterləşdirir və CR/ARPU ilə əlaqələndirir.

Variantların yaradılması (kopya/vizual) + «uğur ehtimalının» proqnozlaşdırılan hesablanması → testin prioritetləşdirilməsi.

1. 5. Antifrod və anomaliyalar

Qaydaların (IP/ASN/velocity) və ML (hadisə ardıcıllığının anomaliyaları) birləşməsi ROI-ni qoruyaraq zibil və çarjbekləri azaldır.

1. 6. Kohort analizi və CRM

Modellər kohortları LTV/Retenshnu ilə təsnif edir, CRM triggerlərini (şəxsi missiyalar/offerlər) Responsible Marketing-ə riayət etməklə işə salır.

2) AI analizi altında məlumat arxitekturası

Yığım: UTM + 'click _ id' → S2S hadisələr ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') → GA4/MMP → ödəniş qeydləri.

Saxlama: DWH (BigQuery/Redshift), UTC hadisələri, əməliyyat valyutasında məbləğlər + hesabat valyutası.

Fiçlər: recency/frequency/monetary, geo/cihaz/ödəniş metodu, yaradıcılıq embeddingi, erkən davranış əlamətləri.

Modellər: təsnifat (doğruluq/frod), reqressiya (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/yaradılış üçün vizyon, MMM.

Aktivləşdirmə: bidinq qaydaları, SmartLink/offer-marşrutlaşdırma, BI hesabatları, CRM-seqmentlər.

Guardian: complayens/Consent Mode, explainability, əl override, solutions jurnalı.

3) Xüsusi «əvvəl/sonra» halları

istiqamət	AI qədər	AI ILƏ
Mənbələrin seçilməsi	eCPC/EPC həlləri	Early Quality ilə «ölü» bağların kəsilməsi (D1/D3)
Paysinq/dərəcələr	Əl + gecikmələr	Prob avto-peysinq (Payback_D30), daha stabil delivery
Kreativlər	6-8 test/həftə	40-60 variasiya/həftə + müvəffəqiyyət hesab, daha sürətli learning çıxış
Anomaliyalar	Postfaktum	lag/imzalar/ASN, daha az itki S2S
Büdcə qarışığı	Tarixi split	uplift yoxlama ilə MMM-büdcə köçürülməsi

4) Özünü aldatmadan modelləri necə öyrətmək olar

Məqsəd pul haqqındadır: klikləri deyil, Payback/LTV-ni optimallaşdırın.

Temporal split: train/valid/test time (roll-forward).

Leakage stop: heç bir «gələcək» məlumat fich.

Explainability: SHAP/feature importance → biznes və komplayens inam.

Online yoxlama: A/B və ya holdout, uplift hesabatı və etibarlı intervallar.

5) Baxmaq üçün metriklər

Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.

İqtisadiyyat: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Cum _ ARPU', 'Payback', 'ROAS/ROI'.

Texnika: post-bek gecikməsi,% retras, p95 latency, click _ id-siz hadisələrin payı, «DWH operatoru» uyğunsuzluğu.

6) Həll üçün vizualizasiya

Heatmap Cum_ARPU (kohorta × gün) - quyruq maili.

MMM-dən Gain/response curves - harada doyma və optimal spend.

Yaradıcılıqda Feature impact - hansı bucaqlar CR hərəkət edir.

Kanallar/kreativlər üzrə payback nöqtələri - zərərsiz CPA xətti.

7) Risklər və onları necə azaltmaq olar

Xam məlumat → ağıllı zibil. S2S-gigiyena və valyuta/TZ ilə başlayın.

Kiçik nümunələrdə overfitinq. Güc həddini və nizamlanmasını saxlayın.

Komplayens. Yaradıcıların avtomatik filtrləri (18 +/RG, vədlərin qadağan edilməsi), hədəfləmə siyasəti.

Personalizasiya etikası. Bonus/tezlik məhdudiyyətləri, RG və razılığa hörmət.

8) AI analitikasının tətbiqi üçün çek siyahısı

Məlumatlar

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-siyasət və 'click _ id', redaktorların/postbeklərin qeydləri, alertlər lag> 15 dəq
GA4/MMP bağlı, Export → DWH, tarix üzrə FX kursları cədvəllər

Modellər və proseslər

Məqsədlər: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Temporal split, nəzarət leakage, baseline qaydaları
Explainability + decision logs, ручной override
Aktivləşdirmə kanalları: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Komplayens/Təhlükəsizlik

Consent Mode/privacy, no PII in URL
RG filtrləri, yaradıcı audit, brand-safety
Hadisə və mübahisə siyasəti, model və açar versiyası

9) 30-60-90 planı

0-30 gün - Çərçivə və «təmiz» metriklər

S2S və valyutaları standartlaşdırmaq/TZ; gecikmələrin/səhvlərin risklərini artırmaq.

DWH vitrinləri: Cum_ARPU D7/D30, Payback, uyğunsuzluq hesabatı.

AI yaradıcılığının pilotu: bucaqların yaradılması + komplayens avto-skrininq.

Model Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) offline qiymətləndirmədə.

31-60 gün - Qida modelləri və risk nəzarəti

Payback_D30 (guardrails) proqnozu üzrə avto-paysinqi/büdcənin yenidən bölüşdürülməsini daxil edin.

Qaydaların üstündə antifrod-ML; FPR/TPR metrikası və apellyasiya mexanizmi.

MMM-layihə: elastiklik və «nə olursa olsun» SRM/dərəcələri; A/B-validasiya həlləri.

61-90 gün - Miqyas və sabitlik

MLOps: drift monitorinqi, modellərin/sirlərin rotasiyası, qəza ssenariləri.

LTV/sürət əsaslı CRM offerlərinin personallaşdırılması (RG məhdudiyyətləri ilə).

Kreativlər/mənbələr üzrə müntəzəm retro, UTM/fich lüğətlərinin yenilənməsi.

10) Tez-tez səhvlər

1. Payback/LTV əvəzinə ERS/klik optimizasiyası.

2. Saat kəmərlərinin/valyutaların səhvləri - D0/D1 və ROI «üzür».

3. Heç bir idempotency - retralarda FTD dublları.

4. Sıfır explainability - biznes etibar etmir, model «rəfdə yatır».

5. İqnor uyğunluğu - sürətli artım → sürətli sanksiyalar.

AI «təxmin etməyə» deyil, daha sürətli və daha dəqiq seçməyə kömək edir: hansı bağları genişləndirmək, harada sıxışdırmaq, hansı yaradıcılıqlar Payback-ə gələcək və hansılar büdcəni yandıracaq. Saf S2S konturu, kohort iqtisadiyyatı (GGR deyil, NGR), UTM və MLOps intizamı ilə AI dəbli termindən iş mühərrikinə çevrilir - və qərarlarınızı təkrarlanabilir və gəlirli edir.