Cómo AI optimiza la asignación de medios y la orientación

Introducción: AI = «cerebro» sobre datos puros

La IA no sustituye a la estrategia, hace que el circuito de compra sea más rápido y sostenible: predice la calidad de la cohorte a través de señales tempranas, distribuye el presupuesto, recoge audiencias y creativos, cumpliendo con el cumplimiento. La clave son los datos S2S, la disciplina UTM y los guardrails.

1) Donde exactamente la IA produce el efecto

1. 1. Biding y Peising

Bid/CPA/ROAS dinámicos con un vistazo a 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' y riesgo.

Paquete suave: mantiene el caudal en el pasillo de Payback, evita la ansiedad por las mañanas y no se resuelve por la noche.

1. 2. Orientación y audiencia

Propensity Models: la probabilidad de FTD/2nd-dep/Retention segmentos → look-alike y clústeres prioritarios.

Exclusion-models: probable churn/baja LTV/frod → excluimos de las impresiones o reducimos la tasa.

Contexto/semántica: NLP en sitios de contenido para filtrado pre-bid.

1. 3. Creativos y offers

Embeddings visuales/NLP → agrupamiento de ángulos y rotación de bandit (ε -greedy/Thompson).

Puntuación predictiva de las probabilidades de «salir del aprendizaje» y sostener CR/ARPU.

1. 4. Distribución del presupuesto (Budget Allocation)

Enfoque de cartera de múltiples mercados: transferencia de spend entre canales/geo/devices por probabilidad de Payback_D30.

Escenarios de «algo si» de modelos MMM/causales.

1. 5. Rutina SmartLink/offer

Redireccionar el tráfico a offers con la mejor cohorte eSRA/calidad, teniendo en cuenta caps, cumplimiento y prioridades.

2) Arquitectura de datos para orientación AI

Colección: UTM + 'click _ id', eventos s2s 'reg/KYC/FTD/2nd _ amb/refund/chargeback', GA4/MMP, registros de redirectos/postbec, metadatos creativos.

Almacenamiento: DWH (tiempo UTC, moneda de transacción + «moneda de informe»).

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

Modelos: clasificación (frod/valid), regresión (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, MMM/causalk.

Activación: reglas de biding/boising, audiencia (a las oficinas, CDP), API SmartLink, CRM.

Guardianes: Consent/RG, GEO/edad whitelist, límites de apuestas/frecuencia, override manual y logs de decisión.

3) Matemática de las soluciones (en el canve de las métricas de marketing)

Objetivos de dinero:

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

Biding (idea):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	señales ]/objetivo Payback ', con coeficientes de riesgo de frod/chargeback a la baja.

Priorización de las audiencias:

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

Bandit-rotación de creativos/offers:

redistribuimos los espectáculos proporcionalmente a la probabilidad posterior de victoria, dejando un 10-20% en la exploración.

4) Práctica de segmentación con AI

4. 1. Audiencias de crecimiento

Seed: cohortes con Payback rápido (históricamente) → LAL 1-2% con guardrails por geo/edad.

Contextual ML: Seleccionamos el inventario/temas donde arriba CR (reg→FTD).

Moment-based: dayparting y «frescura» (recency) de los eventos: los usuarios calientes atrapan con alto bid, frío - espectáculos baratos.

4. 2. Ahorros de audiencia

Exclusiones: churn/bonus hunters/baja LTV - eliminamos o cortamos la apuesta.

Capping frequency: curva ML de retroceso descendente en frecuencia (cruzamos el óptimo, ponemos el techo).

4. 3. Orientación creativa

Match «ángulo × segmento»: por ejemplo, la prueba social entra mejor en returning/Android LATAM, y gameplay en nuevos usuarios/iOS EU.

5) Cumplimiento, privacidad y ética (marco obligatorio)

Marketing responsible: 18 +/21 +, no «dinero fácil», condiciones explícitas de la promoción.

Modo de contenido/higiene PII: sin información personal en la URL, servidor side de conversión.

Sin discriminación: excluya los atributos sensibles de los fich; auditoría de fairness.

Guardrails: min/max bid, caps, manual stop en defectos de calidad.

6) Métricas de «salud» de la compra de IA

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

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

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

Creative/targeting: win-rate de la opción, tiempo antes de salir del aprendizaje, response-curvas por frecuencia/apuesta.

7) Errores frecuentes y cómo evitar

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

2. UTM/zona horaria/moneda en bruto - D0/D1 y ROI flotan.

3. No idempotency en S2S - tomas de FTD en retrés.

4. Distorsión en la exploración: desactivada la exploración - los creativos «mueren», las audiencias se queman.

5. Ignora el cumplimiento: los baños y la pérdida de inventario.

6. No hay A/B en la venta - «modelo en el estante», no hay confianza.

8) Hojas de cheques

8. 1. Antes de iniciar

Política UTM, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ amb/refund/chargeback' (UTC/moneda, idempotency)
API de conversión, alertas de retardo> 15 min, registros de redirecciones/postbec
Segmentos seed para LAL, GEO/edad whitelist, disclamers RG
Modelos básicos: Calidad temprana, fraud-risk, scoring creativo
Guardrails: min/max bid, caps, frecuencia, stop-condition de calidad

8. 2. Primera semana

Piloto de rotación de creativos bandit (10-20% exploración)
Auto-Peising por Prob (Payback_D30); informe de desviación
Alertas de anomalías: fallas de CR, aumento de ASN, caída de EMQ/postbec

8. 3. Para el día 30

Informes de cohorte: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-amb, Payback por segmentos
Reescribir LAL en las cohortes ganadoras, actualizar las listas de exclusión
Comparación de las elasticidades DDA/Last click y MMM, ajuste de mezcla

9) Plan 30-60-90 de aplicación

0-30 días - Marco y la «verdad temprana»

Estandariza S2S, monedas/TZ, habilita la API de conversión y alertas.

Levante los escaparates de DWH: Cum_ARPU D7/D30, Payback, informe de discrepancias.

Ejecute Early Quality + fraud-risk; conecte el scoring creativo y la rotación de bandit básica.

31-60 días - Auto-regla y escala

Habilite el auto-biding/peising por Prob (Payback_D30) con guardrails.

Amplíe la orientación LAL/contexto-ML, agregue un optimizador de frecuencia.

Conecte la rutina de offer SmartLink, el procedimiento de apelación antifraude.

A/B-validación uplift a través de canales/geo.

61-90 días - Estrategia y sostenibilidad

Modelos MMM/causales → optimización de la mezcla de presupuesto.

MLOps: monitoreo de la deriva, rotación de modelos/secretos, ejercicios de emergencia (DLQ/retraídas).

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

10) Mini playbucks

Regla de apuesta automática (pseudo):

Si 'Amb (Payback_D30) ≥ θ 1' → aumentar el bid en un x%;
si 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → dejar;
si el 'Amb <θ 2' o'CR (reg→FTD) 'cae sobre el X σ → bajar el bid/habilitar el cap.

Rotación de creativos:

Los nuevos creativos reciben el 15% del tráfico; con 100 + clics sin regs o CR <0,7 × medianas - auto-parada. El ganador → hasta el 60-70% de las proyecciones.

Audiencias:

Segmentos con Ret_D7

AI lleva la oferta de medios y la orientación de la «artesanía manual» a un sistema controlado: predice la calidad, administra las tasas/presupuestos, encuentra audiencias y rotaciones, protege contra el frod y los errores del target - todo dentro del cumplimiento y el marketing responsable. Con un circuito puro de S2S, economía de cohorte por NGR, disciplina UTM y claros guardrails, los algoritmos estabilizan Payback y crecen LTV, y el equipo se centra en hipótesis estratégicas y nuevos puntos de crecimiento.