Kriptovalyutalar
Torrent Gear
AI media alış və hədəfləməni necə optimallaşdırır
Giriş: AI = təmiz məlumatların üstündəki «beyin»
AI strategiyanı əvəz etmir, satınalma konturunu daha sürətli və daha sabit edir: erkən siqnallarla kohortun keyfiyyətini proqnozlaşdırır, büdcəni bölüşdürür, izləyiciləri və yaradıcılığı seçir. Açar - S2S məlumatları, UTM intizamı və guardrails.
1) AI təsiri dəqiq harada
1. 1. Bidinq və peysinq
Dinamik bid/CPA/ROAS 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' və risk.
Pürüzsüz pacing: Payback dəhlizində xərcləri saxlayır, səhər yanmaqdan və axşam saatlarında yanmaqdan çəkinir.
1. 2. Hədəfləmə və auditoriya
Propensiti modelləri: FTD/2nd-dep/Retention ehtimalı → look-alike seqmentləri və prioritet klasterlər.
Exclusion modellər: ehtimal churn/aşağı LTV/frod → nümayişləri istisna və ya aşağı dərəcəsi.
Kontekst/semantika: pre-bid filtrasiya üçün məzmun saytlarında NLP.
1. 3. Yaradıcılıq və offerlər
Vizual/NLP-embeddingi → bucaq klasterləşməsi və bandit-rotasiya (ε -greedy/Thompson).
CR/ARPU-nu saxlamaq və «çıxmaq» ehtimalının əvvəlcədən hesablanması.
1. 4. Büdcə bölgüsü (Budget Allocation)
Multi-bazar portfel yanaşması: Payback_D30 ehtimalına görə kanallar/geo/cihazlar arasında spendin köçürülməsi.
MMM/kauzal modellərdən «nə varsa» ssenariləri.
1. 5. SmartLink/offer-rutasiya
Trafikin caps, complayens və prioritetləri nəzərə alaraq ən yaxşı eSRA/kohorta keyfiyyətinə malik offerlərə yönləndirilməsi.
2) AI hədəfləmə üçün məlumat arxitekturası
Toplama: UTM + 'click _ id', s2s-hadisələr 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, redaktorların/postbeklərin qeydləri, yaradıcı metadata.
Saxlama: DWH (UTC-vaxt, əməliyyat valyutası + «hesabat valyutası»).
Fiçlər: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, yaradıcı embeddingi, source/placement.
Modellər: təsnifat (frod/validlik), reqressiya (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, MMM/kauzalka.
Aktivləşdirmə: bidinq/peysinq qaydaları, auditoriya (kabinetlər, CDP), SmartLink API, CRM.
Guardian: Consent/RG, whitelist GEO/yaş, bahis/tezlik limitləri, əl override və decision logs.
3) Həllərin riyaziyyatı (marketinq metrikləri kanvasında)
Pul məqsədləri:- `ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^{t/30}`.
- `score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.
- 10-20% exploration saxlayaraq, nümayişləri postserial qələbə ehtimalına mütənasib olaraq yenidən bölüşdürürük.
4) AI ilə hədəfləmə təcrübəsi
4. 1. Böyümə auditoriyası
Seed: sürətli Payback ilə cohorts (tarixən) → LAL 1-2% geo/yaş ilə guardrails ilə.
Contextual ML: CR (reg → FTD) yuxarıda olan inventar/mövzuları seçirik.
Moment-based: dayparting və hadisələrin «təravəti» (recency): isti istifadəçiləri yüksək bid, soyuq - ucuz nümayişlər ilə tutmaq.
4. 2. Auditoriya qənaət
Exclusions: yüksək ehtimallı churn/bonus-hunter/aşağı LTV - istisna və ya kəsmək bahis.
Frequency capping: Tezlik üzrə ML-azalan geri dönüş əyrisi (optimum keçmək, tavan qoymaq).
4. 3. Yaradıcı hədəfləmə
«Bucaq × seqment» matçı: məsələn, sosial proof returning/Android LATAM-a, gameplay isə new users/iOS EU-ya daha yaxşı daxil olur.
5) Uyğunluq, gizlilik və etika (məcburi çərçivə)
Responsibl-marketinq: 18 +/21 +, no «asan pul», açıq promosyon şərtləri.
Consent Mode/PII-gigiyena: URL-də şəxsi məlumat yoxdur, server-sayd çevirmə.
Heç bir ayrıseçkilik yoxdur: həssas atributları fiçlərdən çıxarın; audit fairness.
Guardrails: min/max bid, caps, keyfiyyət sapmaları zamanı manual stop.
6) «Sağlamlıq» ölçülər AI-satınalmalar
Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.
İqtisadiyyat: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Payback', 'ROAS/ROI'.
Texnika: postbeklərin gecikməsi, p95 latency,% retrains, «click _ id» olmadan hadisələrin payı, «DWH operatoru» uyğunsuzluğu.
Yaradıcı/Hədəfləmə: win-rate variant, learning çıxmaq üçün vaxt, tezlik/dərəcəsi ilə response-əyri.
7) Tez-tez səhvlər və qarşısını almaq üçün necə
1. Payback/LTV əvəzinə/ERS klikləri ilə optimallaşdırma.
2. Xam UTM/saat kəmərləri/valyutalar - D0/D1 və ROI üzür.
3. S2S idempotency yoxdur - retralarda FTD dublları.
4. Exploitation-da təhrif: exploration söndürüldü - kreativlər «ölür», tamaşaçılar yanır.
5. Komplayens ignor - qadağan və inventar itkisi.
6. Məhsulda A/B yoxdur - «rəfdə model», güvən yoxdur.
8) Çek vərəqləri
8. 1. Başlamazdan əvvəl
- UTM siyasəti, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/valyuta, idempotency)
- Conversion API, gecikmə riskləri> 15 dəq, redaktorların/postbeklərin qeydləri
- LAL üçün Seed Seqmentlər, Whitelist GEO/Yaş, RG Diskleymerlər
- Əsas modellər: Erkən keyfiyyət, fraud-risk, creative-scoring
- Guardrails: min/max bid, caps, tezlik, stop keyfiyyət şərtləri
8. 2. Birinci həftə
- Yaradıcı bandit rotasiya pilotu (10-20% exploration)
- Prob avto-peysinq (Payback_D30); sapmalar üzrə hesabat
- Anomaliyaların alertləri: CR uğursuzluqları, ASN sıçrayışı, EMQ/postbeklərin düşməsi
8. 3. 30-cu günə qədər
- Koqort hesabatları: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback seqmentlər üzrə
- LAL-ın qalib kohortlarda yenidən seçilməsi, exclusion vərəqlərinin yenilənməsi
- DDA/son click və MMM elastikliyi müqayisə, qarışıq düzəliş
9) 30-60-90 tətbiq planı
0-30 gün - Çərçivə və «erkən həqiqət»
S2S, valyutaları/TZ standartlaşdırın, Conversion API və riskləri daxil edin.
DWH vitrinlərini qaldırın: Cum_ARPU D7/D30, Payback, uyğunsuzluq hesabatı.
Early Quality + fraud-risk başlayın; creative-scoring və baza bandit rotasiyasını bağlayın.
31-60 gün - Avto qaydalar və miqyaslı
guardrails ilə Prob (Payback_D30) avto-bidinq/peysinq daxil edin.
LAL/ML kontekstinin hədəflənməsini genişləndirin, frequency-optimizer əlavə edin.
SmartLink-offerlərin rutasiyasını, antifrod apellyasiya prosedurunu birləşdirin.
A/B-validation uplift kanalları/geo.
61-90 gün - Strategiya və sabitlik
MMM/kauzal modellər → büdcə qarışığının optimallaşdırılması.
MLOps: drift monitorinqi, modellərin/sirlərin rotasiyası, təcili təlimlər (DLQ/retralar).
Seqmentlər/yaradıcılıqlar üzrə müntəzəm retro, UTM/fich lüğətlərinin yenilənməsi.
10) Mini playbuklar
Avto-bahis qaydası (psevdo):- 'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1' → x% bid artırmaq;
- əgər 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → tərk edin;
- 'Prob <θ 2' və ya 'CR (reg → FTD)' X düşür σ → aşağı bid/caps.
- Yeni yaradıcılıqlar trafikin 15% -ni əldə edir; 100 + klik ilə qeydsiz və ya CR <0,7 × median - avto-stop. Qalib → 60-70% göstərilir.
- Ret_D7
AI media alqı-satqısını və hədəfləməni «əl sənətkarlığından» idarə olunan sistemə aparır: keyfiyyəti proqnozlaşdırır, bahisləri/büdcələri idarə edir, auditoriya və rotasiyaları tapır, frod və hədəf səhvlərindən qoruyur - hamısı uyğunluq və Responsible Marketing çərçivəsində. Təmiz S2S konturu, NGR kohort iqtisadiyyatı, UTM intizamı və dəqiq guardrails ilə alqoritmlər Payback-i sabitləşdirir və LTV-ni artırır, komanda isə strateji hipotezlərə və yeni inkişaf nöqtələrinə diqqət yetirir.