Cómo ayuda AI en el análisis de campañas publicitarias

Introducción: IA - acelerador del ciclo «hipótesis → solución → dinero»

AI no es un «botón mágico», sino un complemento sobre datos puros y procesos disciplinados. Reduce el tiempo entre la idea y el resultado probado: sugiere qué probar, dónde cortar el spend, qué creativos escalar y cómo proteger los márgenes.

1) Donde la IA produce el mayor efecto

1. 1. Previsión de calidad y rentabilidad

Early Quality (D1/D3): un modelo basado en señales tempranas (fuente, device, geo, primeras acciones) predice 'Amb (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30'.

Payback & LTV: regresiones/boosting de gradiente estiman 'Cum _ ARPU _ D30/D90' y el día de la recuperación.

Mini fórmulas:

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

1. 2. Optimización de presupuestos y apuestas

Modelos Bandit/reinforcement: transfieren el presupuesto a los mejores ligamentos con «vallas» (cap, cumplimiento, frecuencia).

Peising según el pronóstico: el spend diurno se distribuye teniendo en cuenta la probabilidad de recuperación.

1. 3. Atribución y MMM

Atribución compuesta: los modelos distribuyen la contribución de los canales en datos parciales (post-privacidad).

MMM (Marketing Mix Modeling): las regresiones ML evalúan las elasticidades y las «devoluciones diminishing», sugiriendo hacia dónde mover el presupuesto.

1. 4. Análisis de creativos

NLP/embeddings visuales agrupan a los creativos en «ángulos» (emoción, offer, prueba social) y se asocian con CR/ARPU.

Generación de variantes (copyright/visual) + puntuación predictiva de «probabilidad de éxito» → priorización de la prueba.

1. 5. Antifraude y anomalías

La combinación de reglas (IP/ASN/velocity) y ML (anomalías de secuencias de eventos) reduce la basura y los charjbecs, protegiendo el ROI.

1. 6. Análisis de cohorte y CRM

Los modelos clasifican las cohortes por LTV/Retenshn, lanzan los desencadenantes CRM (misiones personales/offers) - respetando el Marketing Responsable.

2) Arquitectura de datos bajo análisis AI

La recogida: UTM + ' click_id ' → S2S los acontecimientos (' registration/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback ') → GA4/MMP → de paga logi.

Almacenamiento: DWH (BigQuery/Redshift), eventos en UTC, cantidades en moneda de transacción + moneda del informe.

Fichi: recency/frequency/monetary, geo/device/método de pago, creative-embedding, características de comportamiento tempranas.

Modelos: clasificación (validez/frod), regresión (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision para creativos, MMM.

Activación: reglas de biding, enrutamiento SmartLink/offer, informes BI, segmentos CRM.

Guardianes: cumplimiento/modo de acuerdo, explainabilidad, override manual, registro de soluciones.

3) Casos específicos «antes/después»

Dirección	Hasta AI	CON AI
Selección de fuentes	Soluciones eCPC/EPC	Recorte de los ligamentos «muertos» por Calidad económica (D1/D3)
Paysing/apuestas	Manuales + retrasos	Auto-Peising por Prob (Payback_D30), más estable delivery
Kreativy	6-8 pruebas/semana	40-60 variaciones/semana + puntuación del éxito, salida más rápida del aprendizaje
Anomalías	Post factum	Alertas por lag/firmas/ASN, menos pérdidas S2S
Mezcla de presupuesto	La división histórica	Reenvío de presupuesto MMM con comprobación uplift

4) Cómo entrenar modelos sin autoengaño

El objetivo es sobre el dinero: optimizar Payback/LTV, no clics.

Temporal split: train/valid/test en el tiempo (roll-forward).

Leakage stop: ninguna información «futura» en las fichas.

Explainability: SHAP/feature importance → confianza empresarial y cumplimiento.

Verificación en línea: A/B o holdout, informe por uplift e intervalos de confianza.

5) Métricas que ver

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

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

Técnica: retardo postback,% retray, p95 latency, proporción de eventos sin 'click _ id', divergencia 'operator↔DWH'.

6) Visualizaciones para la solución

Heatmap Cum_ARPU (cojorta × días) es la inclinación de la cola.

Gain/response curves de MMM - donde la saturación y el spend óptimo.

Efecto de función en los creativos - qué ángulos mueve CR.

Puntos de pago a través de canales/creativos - una línea de CPA sin pérdidas.

7) Riesgos y cómo reducirlos

Datos crudos → basura inteligente. Comience con higiene S2S y monedas/TZ.

Overfiting en muestras pequeñas. Mantenga los umbrales de potencia y la regularización.

Cumplimiento. Auto-filtros creativos (18 +/RG, prohibición de promesas), políticas de orientación.

Ética de la personalización. Limitaciones de bonificaciones/frecuencias, respeto a RG y a los consentimientos.

8) Check-list de implementación de análisis de IA

Datos

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
Política de UTM y 'click _ id', registros de redirecciones/postbecks, alertas lag> 15 min
GA4/MMP relacionados, Export→DWH, tablas de cursos fx por fecha

Modelos y procesos

Objetivos: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
split temporal, control leakage, reglas baseline
Explainability + decision logs, ручной override
Canales de activación: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Cumplimiento/seguridad

Modo de consentimiento/privacidad, no PII en la URL
filtros RG, auditoría creativa, brand-safety
Política de incidentes y disputas, versión de modelos y claves

9) Plan 30-60-90

0-30 días - Marco y métricas «limpias»

Estandarizar S2S y monedas/TZ; levantar alertas de retrasos/errores.

Vitrinas DWH: Cum_ARPU D7/D30, Payback por cohorte, informe de discrepancias.

Piloto de AI-Creatives: generación de ángulos + auto-screening de cumplimiento.

El modelo Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) en la evaluación offline.

31-60 días - Modelos en prod y control de riesgos

Habilitar Auto-Peasing/Reasignación de presupuesto según la previsión de Payback_D30 (guardrails).

Antifraude-ML encima de las reglas; métricas FPR/TPR y mecanismo de apelación.

Borrador MMM: elasticidad y «si-si» según las tasas/MMC; Validación A/B de las decisiones.

61-90 días - Escala y sostenibilidad

MLOps: monitoreo de la deriva, rotación de modelos/secretos, escenarios de emergencia.

Personalización de offers CRM basados en LTV/scores (con restricciones RG).

Retro regular por creativos/fuentes, actualización de diccionarios UTM/fich.

10) Errores frecuentes

1. Optimización por ERS/clics en lugar de Payback/LTV.

2. Errores de zona horaria/monedas - «flota» D0/D1 y ROI.

3. No idempotency - tomas de FTD en retrés.

4. Explainability cero: el negocio no se fía, el modelo «yace en el estante».

5. Ignorar el cumplimiento es un crecimiento rápido → sanciones rápidas.

La IA no ayuda a «adivinar», sino a elegir más rápido y con mayor precisión: qué ligamentos escalar, dónde endurecer, qué creativos llegarán a Payback y cuáles quemarán el presupuesto. Con un circuito S2S puro, una economía de cohorte (según NGR, no GGR), la disciplina UTM y MLOps, la IA se transforma de un término de moda a un motor de análisis de trabajo - y hace que sus decisiones sean reproducibles y rentables.