AI如何帮助分析广告活动

介绍： AI是"假设→货币解决方案"循环→加速器"

AI不是"魔术按钮"，而是在干净的数据和纪律程序上加载。它减少了想法与已证明的结果之间的时间：建议测试什么，在哪里削减利率，哪些创意可以扩展以及如何保护利润。

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1）AI产生最大影响的地方

1.1.质量和回报预测

早期质量（D1/D3）：早期信号模型（源代码，devys，geo，第一步）预测"Prob（FTD）"，"Prob（2nd_dep）"，"ARPU_D30"。

Payback<V：回归/梯度提升评估"Cum_ARPU_D30/D90"和回报日。

迷你公式：

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

1.2.优化预算和费率

Bandit模型/重新构造：将预算转换为"围栏"（cap，合规性，频率）的更好捆绑。

预测分页：考虑到回报概率，分配白天分页。

1.3.归属和MMM

复合归属：模型在部分数据（后隐私）下分配通道贡献。

MMM（营销混合模型）：ML回归评估弹性和"diminishing returns"，并提示将预算转移到哪里。

1.4.创意分析

NLP/视觉环境通过"角度"（情感，外向，社交证据）聚集创造力，并与CR/ARPU相关联。

变体生成（复制/视觉）+谓词"成功概率"得分→测试优先级。

1.5.反氟化物与异常

规则（IP/ASN/velocity）和ML（事件序列异常）的组合通过保护ROI来减少碎片和charjbacks。

1.6.队列分析和CRM

模型将队列分为LTV/重组，并运行CRM触发器（个人任务/离线）-并遵守响应性营销。

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2） AI分析下的数据体系结构

收集：UTM +'click_id' → S2S事件（'registration/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'）→ GA4/MMP →付款日志。

存储：DWH（BigQuery/Redshift），UTC事件，交易货币金额+报告货币。

Fichi： recency/frequency/monetary, geo/devays/plategy方法,创意栓塞,早期行为特征。

模型：分类（有效性/亲和力），回归（ARPU/LTV），bandits/pacing，创意的NLP/vision，MMM。

激活：Biding规则、SmartLink/离线路由、 BI报告、CRM段。

守护者：合规性/同意模式，可解释性，手动超级，决策日志。

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3）特定"前/之后"案例"

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4）如何在没有自我欺骗的情况下训练模型

目标是关于金钱：优化Payback/LTV而不是点击。

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

泄漏停止：不存在"未来"信息。

Explainability： SHAP/feature importance →商业和合规信任。

在线验证：A/B或holdout，关于uplift和置信区间的报告。

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5）看到的度量

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

经济学："CPA"，"ARPU_D7/D30/D90"，"Cum_ARPU"，"Payback"，"ROAS/ROI"。

技术：后卫延迟，％的后卫，p95后卫，没有"click_id"的事件比例，"operator↔DWH"的差异。

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6）可视化解决方桉

Heatmap Cum_ARPU（cohorta × days）-尾巴倾斜。

Gain/response curves来自MMM-其中饱和度和最佳性。

创意上的影响是CR移动的角度。

频道/创意上的付费点是一系列收支平衡的CPA。

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7）风险以及如何降低风险

原始数据→智能垃圾。从S2S 卫生和货币/TZ开始。

在小样本中覆盖。保持功率阈值和正则化。

合规。创意自动过滤器（18 +/RG，禁止承诺），定向政策。

个性化伦理。奖金/频率限制，尊重RG和同意。

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8）AI分析实施支票清单

数据

[] S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)

• UTM策略和"click_id"，重新排序/后卫的逻辑，Alerta lag> 15分钟
• GA4/MMP相关联的，Export→DWH，按日期排列的fx课程表

模型和过程

• 目标：Payback_D30/LTV_D90/Prob（2nd_dep）
• Temporal split, leakage控制,baseline规则

[] Explainability + decision logs, ручной override

• 激活通道：双规则,SmartLink, CRM, BI

合规性/安全性

• Consent Mode/Privity，URL中没有PII
• RG过滤器、创意审核、品牌安全
• 事件和争议政策、模型和密钥版本

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9）30-60-90计划

0-30天-框架和"干净"度量

标准化S2S 和货币/TZ；提高延迟/错误的差异。

DWH店面：Cum_ARPU D7/D30，按队列计费，差异报告。

AI创意飞行员：角度的产生+自动筛选合规性。

离线评估中的早期质量（Prob（2nd_dep）/ARPU_D30）模型。

31-60天-模特素描和风险控制

根据Payback_D30预测（guardrails）启用自动分页/重新分配预算。

反弗罗德-ML在规则之上；FPR/TPR指标和上诉机制。

MMM草稿：弹性和RPM/速率的"如果"；A/B验证解决方案。

61-90天-规模和可持续性

MLOps：漂移监测、模型/秘密旋转、紧急情况。

基于LTV/Scores的CRM Offers个性化（具有RG限制）。

定期复古创意/来源，更新UTM/fich词典。

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10）经常出错

1.ERS/点击优化而不是 Payback/LTV。

2.时区/货币错误是"浮动"D0/D1和ROI。

3.没有idempotency-回避时的FTD双重。

4.零解释性-企业不信任，模式"躺在架子上"。

5.忽略合规性是快速增长→快速制裁。

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AI帮助不是"猜测"，而是更快、更准确地选择：哪些捆绑在一起，在哪里聚会，哪些创意将来到Payback，哪些预算将被消耗。在纯粹的S2S回路，队列经济学（通过NGR而不是GGR），UTM和MLOps的学科下，AI从时尚术语转变为工作分析引擎-并使您的解决方案可复制且有利可图。