הילוך טורנט

כיצד בינה מלאכותית ממחישה את תנועת הקנייה במדיה

מבוא: מ ”פיתולים ידניים” לאוטומציה מבוקרת

רכישת המדיה הקלאסית מבוססת על אנשים: המנהל מנטר את התעריפים, התדירות, היצירתיות, ההצעות. אל הופך את זה ללולאה סגורה:

path data pression low peedback, שבו אלגוריתמים מנהלים תעריפים, תקציבים, סיבוב של יצירתיים וזורמים, ואנשים קובעים יעדים, חוקים ומפקחים על סיכונים.

1) מה בדיוק אוטומטי אל

1. הימורים וצעדים

מתאים את ההצעה/CPA/TARGET ROAS בקמפיין/ad set/level.

באופן חלק מבלה תקציב יום/שבוע (פוסע) מתחת לנקמה היעד.

2. הקצאת תקציב

התפשטות בין ערוצים/גאו/מקטעים המבוססים על אותות באיכות מוקדמת (D1/D3) ותחזית ARPU_D30/Payback.

3. סיבוב של יצירתיות והצעות

מודלים של שודדים (enderbeady/Thompson) בוחרים את הזווית/הפורמט הטוב ביותר, כבו את אפשרויות ה ”מתים”.

SmartLink/intra-vertical מציע באיכות eCPA/cohort.

4. תזמור תנועה

תדר/הצגה אוטומטית, פיצול גאו, שעות משלוח (פרידת יום), פיצול התקן.

החלפת מקורות במהלך תקריות (עיכובי SLA/postback).

5. בקרת סיכון

קריאטיבים/אדמות (18 +/RG, ללא ”כסף קל”).

מעקות בטיחות: גבולות הימור, GEO/יעד לבן 18 +/21 +, עצור את הכללים.

2) ארכיטקטורת רכישת מדיה אל

אוסף נתונים

UTM + 'click _ id', GA4/MMP, S2S:' REG/KYC/FTD/2 _ nd _ dep/refund/chargback ', רישומי postback/, metadata יצירתית.

אחסון/הכנה

DWH (BigQuery/Redshift) = = תצוגות תכונה: recency/frequency/monitary, התקן/geo/תשלום, אותות התנהגותיים מוקדמים, שיבוץ יצירתי.

מודלים

איכות מוקדמת: PROB (FTD), PROB (2nd_dep), Extreme 'ARPU _ D30/Payback'.

& הצעת תקציב: שודדים + רגרסיביות תגובה מחוק.

Creative/EXPLector: Visual/NLP membedings + bandits.

אנטי-פראוד/אנומליות: כלל היברידי (IP/ASN/מהירות) ו-ML.

הפעלה

פלטפורמת הפרסום API (כללי הימור/תקציב), SmartLink/Event Router, Conversion API, CRM/reservation tregers.

גרדינים

ציות/שיווק אחראי, הסכמה/פרטיות, עקיפה ידנית, רישומי החלטות.

3) מתמטיקה של פתרונות (מפושטים)

מטרה כספית:

'החזר = min: Cum_ARPU_Dn brough CPA', 'ROAS _ DN = NGR_Dn/Speed', 'LTV = Exgen NGR_t/( 1 + r) • (t/30).

הצעות מחיר:

bid _ t ∝ Prob (FTD) × E[ARPU_D30	אות ]/יעד נקמה ".

שינוי תקציב (שודד):

ברגע ש-T אנני נחלק את התקציב בפרופורציה לסיכויי הנקמה של הפוסטריורי עם חקר (לדוגמה, תומפסון סמפלינג).

4) איך זה עובד בימים

D0-D1: התחלה וסינון מוקדם

מודל האיכות המוקדמת (Early Quality Model) מעריך חבילות (source × geo x creative), וקובע את קצב ההתחלה ואת הכיפות.

אנטי-פראוד חותכת את ASN/Bots; סריקת ציות של יצירתיות/אדמות.

D2-D7: למידה עצמית וחלוקה מחדש

שודדים ”לומדים”: זוויות טובות יותר/פורמטים מקבלים יותר תנועה, חלשים כבויים.

צעידה מיישרת את המסירה, שומרת על רואי חשבון/נקמה במסדרון.

D8-D30: איחוד וסולם

התקציב יוצא ברצועות יציבות; אינדוקציה של תעריפים לקוהורטות (2-dep, ARPU_D30).

חבילות יצירתיות חדשות מתווספות; SmartLink מתאם הצעות.

5) מדדי מפתח של אוטומציה ”בריאות”

CR (לחיצה על רג), CR (reg FTD), '2nd _ dep rate', 'Retition _ D7/D30', 'Chargback rate'.

כלכלה: ”CPA”, ”ARPU _ D7/D30/D90”, ”נקמה”, ”ROAS/ROI”.

טכניקה: השהיית פוסטבק, p95 latency,% retrays, פרופורציה של אירועים ללא "click _ id', אי התאמה" operator↔DWH ".

קריאטיבים/הצעות: אופציות בקצב נמוך, זמן לצאת מלמידה,

6) סיכונים וכיצד להכיל אותם

מתאים למגמות של ”אתמול” = פיצול זמני, הגלישה מחדש.

תשתיות מפגרות (דוחות, דוחות) * התראות> 15 דקות, DLQ, מגשים חוזרים.

הפרות ציות * סינון אוטומטי + סקירה ידנית, איסור על ניסוח מסוכן.

התאמה אישית ללא RG = תדר/גבולות בונוס, ביקורת מקטעים.

אלגוריתם אחד לכל דבר * ארכיטקטורה מודולרית, מעקות בטיחות, מעקף ידני.

7) רשימת ההשקה של ”אל תקשורת רכישה”

נתונים ומעקב

[ ] מדיניות UTM, 'קליק _ id', S2:' REG/KYC/FTD/2 _ nd _ dep/החזר/chargback '(UTC/מטבע, idempotency)

[ ] אירועים של המרת API/server-side, עיכוב התראות> 15 דקות

[ ] Represervent/postback logs, corlation by 'click _ id/event _ idospos

מודלים וכללים

באיכות מוקדמת (Prob (FTD), Proob ( )

[ ] Bandit עבור יצירתיות/הצעות + פסיעות/כללי הצעה

[ ] נגד הונאה: התקן/IP/ASN + ML, הליך ערעור

סינון (18 +/RG, שפה/מטבע/GEO), GEO הלבנה

הפעלה ובקרה

[ ] פלטפורמת API ושילוב קישור חכם

מעקות בטיחות: מיין/מקס הצעה, כובעים, תדירות, תנאי עצירה/איכויות נקמה

[ יומני החלטה ], עקיפה ידנית, רטרו שבועי

8) לפני/אחרי מקרים

מצב	אל	אחרי הבינה המלאכותית
שבוע רע, CPC לעלות	הורדת קצב ידנית, אובדן נפח	צעידה מחזיקה משלוח, חלוקה מחדש מתפשטת לחבילות עם Prob גבוה (נקמה)
היוצרים עייפים	תגובה מאוחרת	שודד מכבה עייף, בוחן חפיסות חדשות, מקצר את הזמן בלמידה
קפיצת הונאה ASN	דו "ח מאוחר, מחלוקת עם מפעיל	התראה + מסנן אוטומטי-קשיח, רשימה שחורה של מקורות, תקציב שמור

9) מיני-הליכים

חוק ההימור האוטומטי (פסאודו):

אם 'Prob (Payback_D30) IF (1) indegraphe' action by x%;
אם '@ 2 bold Prob
אם 'Prob

סיבוב של יצירתיות:

וריאנטים חדשים מקבלים 10-20% מהתנועה (חקר); המנצח - עד 60-70% (ניצול). עצור ב 100 + קליקים ללא regs או CR מתחת לחציון × 0. 7.

10) 30-60-90 תוכנית יישום

0-30 ימים מסגרת והיגיינה

התקן S2S וטבעות/TZ, אפשר המרה API והתראות.

Cum_ARPU D7/D30, נקמה על ידי קוהורטה, דו "ח אי התאמה.

הפעל איכות מוקדמת לא מקוונת; לחבר ציות סריקה של יצירתיים.

31-60 ימים - כללי אוטומטי ראשון בדרבן

אפשר הליכה אוטומטית וכללי הצעה על ידי Prob (Payback_D30) ממעקות בטיחות.

להרחיב את סיבוב השודדים של יצירתיים והצעות SmartLink.

להעלות את המל "ל נגד הונאה על פני הכללים; הכנס את הליך הערעור.

אימות A/B-Uplift (פיצול קמפיינים/גיאו).

61-90 ימים - קנה מידה וקיימות

הרחבת ערוצים/גיאו; להוסיף תרחישים עונתיים.

MLOPs: ניטור סחף, סיבוב מודל/מפתח, תרגילי חירום (DLQ/DB drop).

החבילה הסופית של מדדים וספרי משחק: כאשר האלגוריתם מנווט, כאשר - לעקוף ידני.

11) טעויות תכופות וכיצד להימנע מהן

1. לחץ על אופטימיזציה של EPC במקום על נקמה/LTV.

2. נתונים גולמיים ואזורי זמן * ”צפים” D0/D1 ו ־ ROI.

3. אין אידמפוטנטיות * FTD שכפול בנסיגה.

4. התעלמות מאסרים/סנקציות, אובדן מלאי.

5. עצירת מבחנים מוקדם מדי. אשליה ”מנצחים”.

6. קשה לערוך מונולית במקום מודולים, הסיכון גדל.

AI אוטומטית קנייה מדיה כאשר יש לך זרם נתונים נקי, לולאה S2S, משמעת UTM, ומטרות Payback/LTV ברור. הוספת איכות מוקדמת, סיבוב שודדים, הליכה אוטומטית עם מעקות בטיחות קפדניים, סריקות נגד הונאה וציות - ורכישה הופכת ממלאכה ידנית למערכת הניתנת לניהול שבה אלגוריתמים מחזיקים שוליים והצוות מתמקד בהיפותזות אסטרטגיות ונקודות צמיחה חדשות.