چگونه AI به تجزیه و تحلیل کمپین تبلیغاتی کمک می کند

مقدمه: هوش مصنوعی شتاب دهنده چرخه «فرضیه → راه حل» است

هوش مصنوعی یک «دکمه جادویی» نیست، بلکه یک افزودنی بیش از داده های تمیز و فرآیندهای منظم است. این زمان بین یک ایده و یک نتیجه اثبات شده را کاهش می دهد: به شما می گوید که چه چیزی را آزمایش کنید، کجا هزینه کنید، چه خلاقیت هایی را برای مقیاس و چگونه از حاشیه محافظت کنید.

1) جایی که بیشترین تاثیر را دارد

1. 1. پیش بینی کیفیت و بازپرداخت

کیفیت اولیه (D1/D3): مدل مبتنی بر سیگنال های اولیه (منبع، دستگاه، جغرافیایی، اقدامات اولیه) پیش بینی «Prob (FTD)»، «Prob (2nd_dep)»، «ARPU _ D30».

بازپرداخت و LTV: رگرسیون/شیب افزایش نرخ 'تقدیر _ ARPU _ D30/D90 و روز بازپرداخت.

مینی فرمول:

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

1. 2. بهینه سازی بودجه و نرخ

مدل باند/تجدید: انتقال بودجه به بهترین لینک با «نرده ها» (کلاه، انطباق، فرکانس).

پیش بینی قدم زدن: هزینه روزانه با در نظر گرفتن احتمال بازپرداخت توزیع می شود.

1. 3. تخصیص و MMM

تخصیص کامپوزیت: مدل ها سهم کانال ها را با داده های جزئی (پس از حفظ حریم خصوصی) توزیع می کنند.

MMM (مدل سازی بازاریابی مخلوط): رگرسیون ML ارزیابی کشش و «کاهش بازده»، نشان می دهد که در آن برای تغییر بودجه.

1. 4. تجزیه و تحلیل خلاق

NLP/تعبیه بصری خلاقیت خوشه ای را در «گوشه ها» (احساسات، پیشنهاد، شواهد اجتماعی) و با CR/ARPU مرتبط می کند.

تولید متغیر (کپی رایت/تصویری) + نمره پیش بینی از «احتمال موفقیت» → اولویت بندی آزمون.

1. 5. ضد ریزش و ناهنجاری ها

ترکیبی از قوانین (IP/ASN/velocity) و ML (ناهنجاری های توالی رویداد) باعث کاهش زباله و بازپرداخت می شود و از ROI محافظت می کند.

1. 6. تجزیه و تحلیل کوهورت و CRM

مدل ها گروه های LTV/Retensh را طبقه بندی می کنند، راه اندازی CRM (ماموریت های شخصی/پیشنهادات) - مطابق با بازاریابی مسئول.

2) معماری داده ها برای تجزیه و تحلیل AI

جمع آوری: UTM + 'click _ id' → S2S یک رویداد ('ثبت نام/KYC/FTD/2nd _ dep/بازپرداخت/بازپرداخت') → GA4/MMP → سیاهههای مربوط به پرداخت.

ذخیره سازی: DWH (BigQuery/Redshift)، رویدادها در UTC، مقادیر ارز معامله + ارز گزارش.

ویژگی ها: فرکانس/فرکانس/پولی، روش جغرافیایی/دستگاه/پرداخت، تعبیه خلاق، علائم رفتاری اولیه.

مدل ها: طبقه بندی (اعتبار/تقلب)، رگرسیون (ARPU/LTV)، راهزنان/قدم زدن، NLP/چشم انداز برای خلاقیت، MMM.

فعال سازی: قوانین پیشنهاد، SmartLink/پیشنهاد مسیریابی، گزارش BI، بخش CRM.

باغبان: حالت انطباق/رضایت، توضیح پذیری، لغو دستی، ورود به سیستم تصمیم گیری.

3) خاص قبل/بعد از موارد

جهت گیری	قبل از AI	با هوش مصنوعی
انتخاب منبع	eCPC/EPC راه حل	قطع رباط «مرده» با توجه به کیفیت اولیه (D1/D3)
قدم زدن/شرط بندی	دستی + تاخیر	خودکار گام به گام با توجه به Prob (Payback_D30)، پایدار تر از تحویل
افراد خلاق	6-8 آزمون/هفته	40-60 تغییرات/هفته + موفقیت به ثمر رساند، خروج سریع تر از یادگیری
ناهنجاری ها	پس از این واقعیت	هشدارها توسط تاخیر/امضا/ASN، تلفات کمتر S2S
ترکیب بودجه	تقسیم تاریخی	انتقال بودجه MMM با چک بالا بردن

4) نحوه آموزش مدل ها بدون خود فریب

هدف در مورد پول است: بهینه سازی بازپرداخت/LTV، نه کلیک.

تقسیم زمانی: قطار/معتبر/آزمون توسط زمان (رول رو به جلو).

توقف نشت: بدون اطلاعات «آینده» در ویژگی ها.

توضیح: SHAP/اهمیت ویژگی → اعتماد به نفس کسب و کار و انطباق.

بررسی آنلاین: A/B یا holdout، گزارش در فواصل افزایش و اعتماد به نفس.

5) معیارهای تماشا

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

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

تکنیک: تأخیر پس زمینه،٪ بازپرداخت، تأخیر p95، سهم رویدادها بدون «click _ id»، اختلاف «operator↔DWH».

6) تجسم برای راه حل

Heatmap Cum_ARPU (کوهورت × روز) - شیب دم.

منحنی سود/پاسخ از MMM - که در آن اشباع و بهینه از دهانه است.

تاثیر ویژگی بر خلاقیت - چه زاویه رانندگی CR.

نقاط بازپرداخت توسط کانال/خلاق - شکستن حتی خط CPA.

7) خطرات و چگونگی کاهش آنها

داده های خام → زباله هوشمند. با بهداشت S2S و ارزها/TZ شروع کنید.

بیش از حد نمونه کوچک. نگه داشتن آستانه قدرت و تنظیم.

مطابقت دارد. فیلترهای خودکار خلاقیت (18 +/RG، ممنوعیت وعده ها)، سیاست های هدفمند.

اخلاق شخصی سازی محدودیت های پاداش/فرکانس، احترام به RG و رضایت.

8) چک لیست پیاده سازی AI Analytics

داده ها

S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC، валюта، idempotency)
سیاست UTM و 'click _ id'، سیاهههای مربوط به تغییر مسیر/پست برگشت، تاخیر هشدار> 15 دقیقه
GA4/MMP مرتبط، صادرات → DWH جداول نرخ fx بر اساس تاریخ

مدل ها و فرآیندها

اهداف: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
تقسیم زمانی، کنترل نشت، قوانین پایه
توضیح + سیاهههای مربوط به تصمیم گیری، لغو ручной
کانال های فعال سازی: قوانین پیشنهاد، SmartLink، CRM، BI

انطباق/ایمنی

حالت رضایت/حریم خصوصی، بدون PII در URL
فیلترهای RG، ممیزی خلاق، ایمنی برند
حادثه و سیاست اختلاف، مدل و نسخه کلیدی

9) طرح 30-60-90

0-30 روز - چارچوب و معیارهای «تمیز»

استاندارد کردن S2S و ارزها/TZ ؛ بالا بردن هشدار تاخیر/خطا.

ویترین DWH: Cum_ARPU D7/D30، بازپرداخت توسط کوهورت، گزارش اختلاف.

خلبان AI خلاق: نسل زاویه + انطباق خودکار نمایش.

مدل کیفیت اولیه (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) در ارزیابی آفلاین.

31-60 روز - مدل های تولید و کنترل ریسک

فعال کردن خودکار قدم زدن/تخصیص مجدد بودجه پیش بینی Payback_D30 (guardrails).

Antifrod-ML در بالای قوانین ؛ معیارهای FPR/TPR و مکانیسم تجدید نظر.

پیش نویس MMM: کشش و چه اگر توسط CPM/نرخ ؛ اعتبار سنجی A/B از راه حل ها

61-90 روز - مقیاس و پایداری

MLOps: نظارت بر رانش، چرخش مدل/مخفی، سناریوهای اضطراری.

شخصی سازی پیشنهادات CRM بر اساس LTV/نرخ (با محدودیت RG).

یکپارچهسازی با سیستمعامل به طور منظم توسط خلاقیت/منابع، به روز رسانی فرهنگ لغت UTM/ویژگی.

10) خطاهای مکرر

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

2. منطقه زمانی/خطاهای ارز - شناور D0/D1 و ROI.

3. بدون idemotency - FTD طول می کشد در عقب نشینی.

4. توضیح صفر - کسب و کار اعتماد نمی کند، مدل «دروغ در قفسه».

5. نادیده گرفتن انطباق - رشد سریع - تحریم های سریع.

هوش مصنوعی کمک می کند تا «حدس بزنید»، اما سریع تر و دقیق تر انتخاب کنید: کدام بسته نرم افزاری برای مقیاس، کجا فشار دهید، کدام خلاقیت به Payback می آید، و کدام بودجه را می سوزاند. با یک مدار S2S خالص، اقتصاد کوهورت (توسط NGR، نه GGR)، رشته UTM و MLOps، هوش مصنوعی از یک اصطلاح فانتزی به یک موتور کار تجزیه و تحلیل تبدیل می شود - و تصمیمات شما را تجدید پذیر و سودآور می کند.