Wie KI Medienerwerb und Targeting optimiert

Einleitung: AI = „Gehirn“ auf reinen Daten

KI ersetzt keine Strategie, sie macht die Beschaffungskontur schneller und nachhaltiger: Sie prognostiziert aus frühen Signalen die Qualität der Kohorte, verteilt das Budget, wählt Publikum und Kreative unter Einhaltung der Compliance aus. Der Schlüssel sind S2S-Daten, UTM-Disziplin und Guardrails.

1) Wo genau KI Wirkung bringt

1. 1. Biding und Peising

Dynamisches Bid/CPA/ROAS mit Blick auf 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' und Risiko.

Reibungsloses Pacing: Hält den Verbrauch im Payback-Korridor, vermeidet Über- und Unterbelichtung am Morgen und am Abend.

1. 2. Targeting und Publikum

Propensity-Modelle: Wahrscheinlichkeit der FTD/2nd-dep/Retention → Look-Alike-Segmente und Prioritätscluster.

Exclusion-Modelle: Wahrscheinlicher Churn/niedriger LTV/Betrug → Schließen Sie die Impressionen aus oder senken Sie die Rate.

Kontext/Semantik: NLPs auf Content-Plattformen für Pre-Bid-Filterung.

1. 3. Kreative und Offer

Visuelle/NLP-Embeddings → Winkelclustering und Bandit-Rotation (ε -greedy/Thompson).

Prädiktives Scoring der Chancen, „aus dem Lernen herauszukommen“ und CR/ARPU zu halten.

1. 4. Haushaltszuweisung (Budget Allocation)

Multi-Markt-Portfolio-Ansatz: Übertragung von Spend zwischen Kanälen/Geo/Devices nach Wahrscheinlichkeit der Payback_D30.

Was-wäre-wenn-Szenarien von MMM/Kausalmodellen.

1. 5. SmartLink/Offer-Routing

Umleitung des Datenverkehrs auf die Anbieter mit der besten eCRA/Kohortenqualität unter Berücksichtigung von Caps, Compliance und Prioritäten.

2) Datenarchitektur für KI-Targeting

Sammlung: UTM + 'click _ id', s2s-events' reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, Redirect/Postback-Protokolle, Creative-Metadaten.

Speicher: DWH (UTC-Zeit, Transaktionswährung + „Berichtswährung“).

Fichy: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, creative-embedding, source/placement.

Modelle: Klassifizierung (Betrug/Gültigkeit), Regression (ARPU/Payback), Bandits, NLP/Vision, MMM/Causal.

Aktivierung: Regeln für Biding/Pacing, Publikum (in Büros, CDP), SmartLink API, CRM.

Gardiane: Consent/RG, Whitelist GEO/Age, Gebots-/Frequenzlimits, manuelle Override und Decision Logs.

3) Lösungsmathematik (in der Kanve der Marketing-Metriken)

Ziele für Geld:

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

Biding (Idee):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	Signale ]/target Payback ™, mit Reduzierungsfaktoren für das Betrugs-/Chargeback-Risiko.

Priorisierung der Zielgruppen:

`score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.

Bandit-Rotation von Kreativen/Offizieren:

Verteilen Sie die Impressionen proportional zur posteriorischen Gewinnwahrscheinlichkeit neu, wobei 10-20% auf Exploration verbleiben.

4) Targeting-Praxis mit KI

4. 1. Publikum des Wachstums

Samen: Kohorten mit schnellem Payback (historisch) → LAL 1-2% mit Guardrails nach Geo/Alter.

Contextual ML: Wir wählen Inventar/Themen aus, bei denen der CR (reg→FTD) höher ist.

Moment-based: Dayparting und die „Frische“ (Recency) der Events: Heiße User fangen wir mit hohem Bid, kalte mit günstigen Shows.

4. 2. Sparpublikum

Ausschlüsse: Höchstwahrscheinliche Churn/Bonus-Jäger/niedriger LTV - Eliminieren oder schneiden Sie die Wette.

Frequency capping: ML-Kurve des abnehmenden Rückstoßes in der Frequenz (wir kreuzen das Optimum, setzen die Decke).

4. 3. Kreativität-targeting

Matching „Ecke × Segment“: Zum Beispiel geht Social Proof besser auf Returning/Android LATAM und Gameplay - auf neue Benutzer/iOS EU.

5) Compliance, Datenschutz und Ethik (verbindlicher Rahmen)

Responsible Marketing: 18 +/21 +, kein „leichtes Geld“, explizite Promo-Bedingungen.

Consent Mode/PII-Hygiene: keine persönliche Info in der URL, Server-Side-Conversion.

Keine Diskriminierung: Beseitigen Sie sensible Attribute aus dem Bereich; fairness audit.

Guardrails: min/max bid, caps, manueller Stopp bei Qualitätsabweichungen.

6) Kennzahlen „Gesundheit“ KI-Beschaffung

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

Wirtschaft: „CPA“, „ARPU _ D7/D30/D90“, „Payback“, „ROAS/ROI“.

Technik: Verzögerung der Postbacks, p95 Latenz,% Retrays, Anteil der Ereignisse ohne „click _ id“, Diskrepanz „operator↔DWH“.

Kreativ/Targeting: Win-Rate-Option, Zeit bis zum Verlassen des Lernens, Response-Kurven in Häufigkeit/Rate.

7) Häufige Fehler und wie zu verhindern

1. Klick-/EP- statt Payback/LTV-Optimierung.

2. Rohe UTM/Zeitzonen/Währungen - schwimmt D0/D1 und ROI.

3. Keine idempotency in S2S - FTD-Doppel in Retrays.

4. Schiefe Ausnutzung: Die Erkundung wurde abgeschaltet - die Kreativen „sterben“, das Publikum brennt aus.

5. Compliance ignorieren - Verbote und Verlust von Inventar.

6. Kein A/B im Angebot - „Modell im Regal“, kein Vertrauen.

8) Checklisten

8. 1. Vor dem Start

UTM-Richtlinie, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/currency, idempotency)
Conversion API, Delay Alerts> 15 min, Redirect/Postback Logs
Seed-Segmente für LAL, Whitelist GEO/Alter, RG-Disclaimer
Basismodelle: Early Quality, Fraud-Risk, Creative-Scoring
Guardrails: min/max bid, caps, frequency, stop quality conditions

8. 2. Die erste Woche

Bandit Rotation Pilot der Kreativen (10-20% Exploration)
Auto-Pacing nach Prob (Payback_D30); Ablehnungsbericht
Anomaliealerts: CR-Ausfälle, ASN-Anstieg, EMQ-Abfall/Postbacks

8. 3. Bis zum 30. Tag

Kohortenberichte: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback nach Segmenten
LAL-Neuauswertung auf Gewinnkohorten, Aktualisierung von Exclusionslisten
Vergleich von DDA/Last click und MMM-Elastizitäten, Anpassung des Mix

9) 30-60-90 Umsetzungsplan

0-30 Tage - Der Rahmen und die „frühe Wahrheit“

Standardisieren Sie S2S, Währungen/TZ, aktivieren Sie Conversion API und Alerts.

Heben Sie die Schaufenster von DWH an: Cum_ARPU D7/D30, Payback, Diskrepanzbericht.

Führen Sie Early Quality + fraud-risk; Verbinden Sie Creative-Scoring und Basic-Bandit-Rotation.

31-60 Tage - Auto-Regel und Maßstab

Aktivieren Sie Auto-Biding/Pacing durch Prob (Payback_D30) mit guardrails.

Erweitern Sie das LAL/Kontext-ML-Targeting, fügen Sie einen Frequenzoptimierer hinzu.

Verbinden Sie die SmartLink-Routing-Offices, das Anti-Fraud-Berufungsverfahren.

A/B-Validierung von Uplift über Kanäle/Geo.

61-90 Tage - Strategie und Nachhaltigkeit

MMM/Kausalmodelle → Optimierung des Budgetmixes.

MLOps: Driftüberwachung, Modell-/Geheimnisrotation, Notfallübungen (DLQ/Retrays).

Regelmäßige Retro nach Segmenten/Creatives, Aktualisierung der UTM Wörterbücher/Fich.

10) Mini-Playbooks

Auto-Wette-Regel (Pseudo):

Wenn 'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1' bid um x% erhöhen →;
wenn 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → belassen wird;
wenn 'Prob <θ 2' oder 'CR (reg→FTD)' fällt auf X σ → senken Sie die bid/schalten Sie die Kappe.

Rotation der Kreativen:

Neue Kreative erhalten 15% des Traffics; bei 100 + Klicks ohne Reg oder CR <0,7 × ist der Median Auto-Stop. Der Gewinner → bis zu 60-70% der Impressionen.

Publikum:

Segmente mit Ret_D7

AI bringt Media Payment und Targeting aus dem „Handwerk“ in ein kontrolliertes System: Es prognostiziert Qualität, verwaltet Gebote/Budgets, findet Zielgruppen und Rotationen, schützt vor Betrug und Targeting-Fehlern - alles im Rahmen von Compliance und Responsible Marketing. Mit einer reinen S2S-Schaltung, einer Kohortenökonomie nach NGR, einer UTM-Disziplin und klaren Guardrails stabilisieren Algorithmen Payback und erhöhen LTV, und das Team konzentriert sich auf strategische Hypothesen und neue Wachstumspunkte.