چگونه هوش مصنوعی رسانه ها را برای خرید ترافیک خودکار می کند

مقدمه: از «چرخش دستی» تا اتوماسیون کنترل شده

خرید رسانه های کلاسیک بر اساس مردم است: مدیر نظارت بر نرخ، فرکانس، خلاقیت، پیشنهادات. AI این را به یک حلقه بسته تبدیل می کند:

→ پیش بینی → تحویل → بازخورد، جایی که الگوریتم ها نرخ ها، بودجه ها، چرخش خلاقیت ها و جریان ها را مدیریت می کنند، و افراد اهداف، قوانین و نظارت بر خطرات را تعیین می کنند.

1) دقیقا چه چیزی AI را خودکار می کند

1. شرط بندی و قدم زدن

تنظیم پیشنهاد/CPA/ROAS هدف در مبارزات انتخاباتی/مجموعه آگهی/سطح مخاطبان.

هموار صرف بودجه روز/هفته (قدم زدن) تحت بازپرداخت هدف.

2. تخصیص بودجه

گسترش بین کانال ها/جغرافیایی/بخش ها بر اساس سیگنال های کیفیت اولیه (D1/D3) و پیش بینی ARPU_D30/Payback.

3. چرخش خلاقیت و پیشنهادات

مدل های راهزن (ε -greedy/Thompson) بهترین زاویه/فرمت را انتخاب می کنند، گزینه های «مرده» را خاموش کنید.

SmartLink/پیشنهاد درون عمودی توسط eCPA/کیفیت کوهورت.

4. هماهنگ سازی ترافیک

اتوکاپ ها/فرکانس نمایش، تقسیم جغرافیایی، ساعت تحویل (تقسیم روزانه)، تقسیم دستگاه.

تعویض منابع در حین حوادث (تاخیر SLA/postback).

5. کنترل ریسک

ضد تقلب و انطباق غربالگری خلاقیت/زمین (18 +/RG، بدون «پول آسان»).

Guardrails: محدودیت شرط بندی, GEO سفید/هدف 18 +/21 +, قوانین توقف.

2) معماری خرید رسانه AI

جمع آوری داده ها

UTM + 'click _ id', GA4/MMP, S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', تغییر مسیر/postback سیاهههای مربوط, فراداده خلاق.

ذخیره سازی/آماده سازی

DWH (BigQuery/Redshift) → ویژگی های ویترین: تکرار/فرکانس/پولی، دستگاه/جغرافیایی/پرداخت، سیگنال های رفتاری اولیه، تعبیه خلاق.

مدل ها

کیفیت اولیه: Prob (FTD)، Prob (2nd_dep)، прогноз 'ARPU _ D30/بازپرداخت'.

بودجه و مناقصه: راهزنان + قوانین محدود رگرسیون پاسخ.

Selector Creative/OFFER: تعبیه بصری/NLP + راهزنان.

ضد ریزش/ناهنجاری: قانون ترکیبی (IP/ASN/سرعت) و ML.

فعال سازی

API پلت فرم تبلیغاتی (قوانین شرط بندی/بودجه)، روتر SmartLink/offer، API Conversion، CRM/retention triggers.

باغبان ها

پذیرش/بازاریابی مسئول، رضایت/حریم خصوصی، لغو دستی، سیاهههای مربوط به تصمیم گیری.

3) ریاضیات راه حل (ساده شده)

هدف پول:

'Payback = min {n: CPA}', 'ROAS _ Dn = /Spend', 'LTV = (1 + r) ^ (t/30)'.

مناقصه:

"bid _ t ∝ Prob (FTD) × E [ARPU _ D30	سیگنال ]/هدف بازپرداخت ".

تغییر بودجه (راهزن):

یک بار در Δ T ما بودجه را به نسبت شانس بازپرداخت پس از اکتشاف با اکتشاف (به عنوان مثال، تامپسون نمونه برداری) توزیع می کنیم.

4) چگونه در روز کار می کند

D0-D1: شروع و زود فیلتر کردن

مدل کیفیت اولیه ارزیابی بسته های نرم افزاری (منبع × دستگاه × جغرافیایی × خلاق)، مجموعه نرخ شروع و کلاه.

Antifraud قطع ASN/رباتها ؛ اسکن انطباق خلاقیت/زمین.

D2-D7: خودآموزی و توزیع مجدد

راهزنان «یاد بگیرند»: زاویه/فرمت های بهتر دریافت ترافیک بیشتر، آنهایی که ضعیف خاموش است.

قدم زدن تراز تحویل، نگه می دارد CPA/بازپرداخت در راهرو.

D8-D30: تثبیت و مقیاس

بودجه در رباط پایدار برگ; شاخص نرخ برای گروه (2-dep, ARPU_D30).

بسته های جدید خلاق اضافه می شوند SmartLink پیشنهادات را تنظیم می کند.

5) معیارهای کلیدی اتوماسیون «سلامت»

Качество: 'CR (click → reg)'، 'CR (reg → FTD)'، '2nd _ dep rate'، 'Retention _ D7/D30'، 'Chargeback rate'.

اقتصاد: 'CPA'، 'ARPU _ D7/D30/D90'، 'بازپرداخت'، 'ROAS/ROI'.

تکنیک: تاخیر postback، تاخیر p95،٪ retrays، نسبت وقایع بدون 'click _ id'، اختلاف «operator↔DWH».

خلاقیت/پیشنهادات: گزینه های برنده نرخ، زمان خروج از یادگیری، افزایش به بازپرداخت.

6) خطرات و چگونگی مهار آنها

Overfitting به «دیروز» روند → تقسیم زمانی، کشویی آموزش مجدد.

Infrastructure lags (postbacks, reports) → alerts> 15 min, DLQ, backoff retrays.

نقض انطباق → خودکار نمایش + بررسی دستی, ممنوعیت در جمله بندی مخاطره آمیز.

شخصی سازی بدون RG → فرکانس/محدودیت پاداش، ممیزی بخش.

«یک الگوریتم برای همه چیز» → معماری مدولار، گارد محافظ، لغو دستی.

7) چک لیست راه اندازی خرید رسانه AI

داده ها و ردیابی

سیاست UTM, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/currency, idempointency)
API تبدیل/رویدادهای سمت سرور، هشدار تاخیر> 15 دقیقه
سیاهههای مربوط تغییر مسیر/postback، همبستگی با 'click _ id/event _ id'

مدل ها و قوانین

کیفیت اولیه (Prob (FTD)، Prob (2nd_dep)، ARPU_D30)
راهزن برای خلاقیت/پیشنهادات + قوانین قدم زدن/پیشنهاد
ضد تقلب: دستگاه/IP/ASN + ML، روش تجدید نظر
غربالگری انطباق (18 +/RG، زبان/ارز/GEO)، لیست سفید GEO

فعال سازی و کنترل

API پلت فرم و ادغام SmartLink
Guardrails: حداقل/حداکثر پیشنهاد، کلاه، فرکانس، شرایط توقف بازپرداخت/کیفیت
سیاهههای مربوط به تصمیم گیری، لغو دستی، هفتگی یکپارچهسازی با سیستمعامل

8) قبل/بعد از موارد

وضعیت موجود	به به	پس از AI
هفته بد، افزایش CPC	کاهش نرخ دستی، از دست دادن حجم	قدم زدن تحویل را نگه می دارد، توزیع مجدد به بسته های نرم افزاری با Prob (Payback) گسترش می یابد
افراد خلاق خسته هستند	واکنش دیرهنگام	راهزن خسته می شود، بسته های جدید را آزمایش می کند، زمان یادگیری را کوتاه می کند
ASN پرش تقلب	گزارش تاخیر، اختلاف با اپراتور	هشدار + فیلتر خودکار سخت، لیست سیاه منابع، بودجه ذخیره شده

9) مینی روش ها

قانون شرط بندی خودکار (شبه):

اگر «Prob (Payback_D30) ≥ θ 1» → افزایش پیشنهاد توسط x٪ ؛
اگر 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → چپ ؛
اگر «Prob <θ 2» یا «CR (reg → FTD)» توسط X σ → کاهش کلاه پیشنهاد/عرضه.

چرخش خلاقیت:

انواع جدید 10-20٪ از ترافیک (اکتشاف) را دریافت می کنند ؛ برنده - تا 60-70٪ (بهره برداری). توقف در 100 + کلیک بدون regs یا CR زیر × متوسط 0. 7.

10) طرح اجرای 30-60-90

0-30 روز - قاب و بهداشت

استاندارد کردن s2s و ارزها/TZ، فعال کردن API تبدیل و هشدار.

موارد DWH را افزایش دهید: Cum_ARPU D7/D30، بازپرداخت توسط کوهورت، گزارش اختلاف.

اجرای آفلاین کیفیت اولیه ؛ اسکن انطباق خلاقیت را متصل کنید.

31-60 روز - اولین قوانین خودکار در تولید

فعال کردن خودکار گام و پیشنهاد قوانین توسط Prob (Payback_D30) از guardrails.

چرخش باند خلاقیت و پیشنهادات SmartLink را گسترش دهید.

بالا بردن ML ضد تقلب بیش از قوانین ؛ مراحل درخواست را وارد کنید.

اعتبار سنجی A/B بالا بردن (تقسیم کمپین/جغرافیایی).

61-90 روز - مقیاس و پایداری

گسترش کانال/جغرافیایی ؛ سناریوهای فصلی را اضافه کنید.

MLOps: نظارت بر رانش، چرخش مدل/کلید، مته های اضطراری (قطره DLQ/DB).

بسته نهایی معیارها و playbooks: هنگامی که الگوریتم هدایت می شود، چه زمانی - یک لغو دستی.

11) اشتباهات مکرر و چگونگی اجتناب از آنها

1. کلیک کنید/بهینه سازی EPC به جای بازپرداخت/LTV.

2. داده های خام و مناطق زمانی → «شناور» D0/D1 و ROI.

3. بدون idempotency → FTD تکراری در عقب نشینی.

4. نادیده گرفتن پیروی → ممنوعیت/تحریم، از دست دادن موجودی.

5. متوقف کردن آزمون خیلی زود → «برندگان» خیالی

6. ویرایش مونولیت به جای ماژول ها دشوار است، خطر در حال افزایش است.

هوش مصنوعی خرید رسانه را هنگامی که شما یک جریان داده تمیز، یک حلقه S2S، نظم UTM و اهداف بازپرداخت/LTV روشن دارید، خودکار می کند. اضافه کردن کیفیت اولیه، چرخش باند، خودکار قدم زدن با گارد محافظ دقیق، ضد تقلب و اسکن انطباق - و تهیه از یک صنایع دستی به یک سیستم قابل کنترل تبدیل می شود که الگوریتم ها حاشیه ها را حفظ می کنند و تیم بر فرضیه های استراتژیک و نقاط رشد جدید تمرکز می کند.