Comment AI aide à analyser les campagnes publicitaires

Introduction : L'IA est un accélérateur du cycle « hypothèse → solution → argent »

L'AI n'est pas un « bouton magique », mais un complément sur les données pures et les processus disciplinés. Il réduit le temps entre l'idée et le résultat prouvé : il indique quoi tester, où couper le spend, quelles sont les créatives à l'échelle et comment protéger les marges.

1) Où l'AI donne le plus d'effet

1. 1. Prévisions de qualité et de rentabilité

Early Quality (D1/D3) : le modèle par signaux précoces (source, device, géo, premières actions) prédit « Prob (FTD) », « Prob (2nd_dep) », « ARPU _ D30 ».

Payback & LTV : régression/gradient boosting est évalué par 'Cum _ ARPU _ D30/D90' et le jour de la récupération.

Mini-formules :

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

1. 2. Optimiser les budgets et les taux

Bandit-models/reinforcement : traduire le budget vers les meilleurs liens avec les « clôtures » (cap, conformité, fréquence).

Selon les prévisions, le spend diurne est distribué en tenant compte de la probabilité de retour sur investissement.

1. 3. Attribution et MMM

Attribution composite : les modèles distribuent la contribution des canaux aux données partielles (post-privacy).

MMM (Marketing Mix Modeling) : Les régressions ML évaluent l'élasticité et les « retours diminishing » en indiquant où transférer le budget.

1. 4. Analyse créative

Les NLP/embeddings visuels regroupent les créatifs dans les « angles » (émotion, offer, social) et sont liés à CR/ARPU.

Génération de variants (copirate/visuel) + notation prédictive de la « probabilité de succès » → priorité du test.

1. 5. Antifrod et anomalies

La combinaison des règles (IP/ASN/velocity) et ML (anomalies des séquences d'événements) réduit les débris et les charjbecks en protégeant le ROI.

1. 6. Analyse de cohorte et CRM

Les modèles classent les cohortes par LTV/rétention, déclenchent les déclencheurs de CRM (missions personnelles/offers) - en respectant le marketing responsable.

2) Architecture de données sous analyse AI

La collecte : UTM + ' click_id ' → S2S les événements (' registration/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback ') → GA4/MMP → de paiement логи.

Stockage : DWH (BigQuery/Redshift), événements UTC, montants dans la monnaie de transaction + monnaie de rapport.

Fichi : recency/frequency/monetary, géo/device/méthode payante, créatifs-embeddings, signes comportementaux précoces.

Modèles : classification (validation/frod), régression (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision pour les créateurs, MMM.

Activation : règles de biding, SmartLink/routage offer, rapports BI, segments CRM.

Gardiens : conformité/Consent Mode, explainability, override manuel, journal de solutions.

3) Cas spécifiques « avant/après »

Direction	Jusqu'à AI	AVEC AI
Sélection des sources	Décisions sur eCPC/CBE	Coupure des ligaments « morts » selon Early Quality (D1/D3)
Pacing/paris	Manuel + retards	Auto-pacing par Prob (Payback_D30), plus stable que la livraison
Créatifs	6-8 tests/semaine	40-60 variations/semaine + scoring de succès, sortie plus rapide de l'apprentissage
Anomalies	Post-factum	Alerts par lag/signatures/ASN, moins de pertes S2S
Mix budgétaire	Le split historique	MMM-transfert de budget avec vérification uplift

4) Comment enseigner les modèles sans tromperie

L'objectif est sur l'argent : optimiser Payback/LTV, pas les clics.

Split temporel : train/valid/test par temps (roll-forward).

Leakage stop : aucune information « future » dans les fiches.

Explainability : SHAP/feature importance → la confiance des entreprises et de la conformité.

Vérification en ligne : A/B ou holdout, rapport uplift et intervalles de confiance.

5) Les métriques à regarder

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

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

Technique : délai de post-back, % de rétroaction, p95 latency, proportion d'événements sans 'click _ id', divergence « operator↔DWH ».

6) Visualisations pour la solution

Heatmap Cum_ARPU (cohorte × jours) est l'inclinaison de la queue.

Gain/response curves de MMM - où la saturation et l'optimum de spend.

Feature impact sur les créateurs - quels angles bougent le CR.

Les points payback sur les canaux/créatifs sont une ligne de CPA sans perte.

7) Risques et comment les réduire

Données brutes → ordures intelligentes. Commencez par S2S hygiène et devises/TZ.

Surcharge sur de petits échantillons. Maintenez les seuils de puissance et la régularisation.

La conformité. Auto-filtres créatifs (18 +/RG, interdiction des promesses), politiques de ciblage.

Éthique de la personnalisation. Limites de bonus/fréquence, respect de RG et consentements.

8) Chèque de mise en œuvre de l'analyse AI

Données

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-politique et 'click _ id', logs de redirect/post-back, alertes lag> 15 min
GA4/MMP sont liés, Export→DWH, les tables de cours fx par date

Modèles et processus

Objectifs : Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Temporal split, leakage control, baseline rules
Explainability + decision logs, ручной override
Canaux d'activation : Bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Conformité/sécurité

Consent Mode/vie privée, no PII in URL
Filtres RG, audit créatif, sécurité des marques
Politique sur les incidents et les différends, version des modèles et des clés

9) Plan 30-60-90

0-30 jours - Carcasse et métriques « propres »

Uniformiser les S2S et les devises/TZ ; soulever les alertes retards/erreurs.

Vitrines DWH : Cum_ARPU D7/D30, Payback par cohorte, rapport de divergences.

Pilote de création AI : Génération des angles + auto-screening Complaens.

Modèle Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) en évaluation hors ligne.

31-60 jours - Modèles en cours et contrôle des risques

Activer l'auto-pacing/redistribution du budget selon les prévisions de Payback_D30 (guardrails).

Antifrod-ML au-dessus des règles ; métriques FPR/TPR et mécanisme d'appel.

MMM brouillon : élasticité et « quoi que ce soit » selon les MRS/taux ; A/B-Validation des décisions.

61-90 jours - Échelle et résilience

MLOps : surveillance de la dérive, rotation des modèles/secrets, scénarios d'urgence.

Personnalisez les CRM-Offers basés sur LTV/Scorers (avec des restrictions RG).

Régulièrement rétro sur les créations/sources, mise à jour des dictionnaires UTM/fich.

10) Erreurs fréquentes

1. Optimisation par ERS/clics au lieu de Payback/LTV.

2. Erreurs de fuseaux horaires/devises - « flottant » D0/D1 et ROI.

3. Pas d'idempotency - prises FTD dans les retraits.

4. Zéro explainability - l'entreprise ne fait pas confiance, le modèle « est sur l'étagère ».

5. L'ignorance de la conformité est une croissance rapide → des sanctions rapides.

L'IA n'aide pas à « deviner », mais à choisir plus rapidement et plus précisément : quels ligaments à l'échelle, où s'entendre, quels créateurs viendront à Payback, et lesquels brûleront le budget. Avec le circuit S2S pur, l'économie de cohorte (selon NGR et non GGR), la discipline UTM et MLOps, l'IA passe d'un terme à la mode à un moteur d'analyse fonctionnel - et rend vos décisions reproductibles et rentables.