איך אל עוזר בניתוח פרסומות

מבוא: AI הוא מאיץ של מחזור ה- ”hypothesis _ solution # money”

אל אינו ”כפתור קסם”, אלא הוספה של נתונים נקיים ותהליכים ממושמעים. זה מקטין את הזמן בין רעיון לתוצאה מוכחת: זה אומר לכם מה לבדוק, איפה לחתוך את ההוצאה, מה יצירתיים בקנה מידה ואיך להגן על השוליים.

1) היכן שלאל יש את ההשפעה הגדולה ביותר

1. 1. איכות ותחזית נקמה

איכות מוקדמת (D1/D3): מודל המבוסס על אותות מוקדמים (מקור, התקן, גיאו, פעולות ראשונות) מנבא 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30'.

PACBACK<V: רגרסיות/גרדיאנט מגביר קצב ”Cum _ ARPU _ D30/D90” ויום החזר.

נוסחאות קטנות:

'ROAS _ Dn = NGR_Dn/Expense', 'נקמה = min: Cum_ARPU_Dn mA:', 'LTV = Exgreme NGR_t/( 1 + r) • (t/30).

1. 2. ייעול תקציבים ותעריפים

מודלים/חידוש: להעביר את התקציב לקשרים הטובים ביותר עם ”גדרות” (cap, ציות, תדר).

צעדה בתחזית: ההוצאה היומית מחולקת תוך לקיחת בחשבון את ההסתברות לנקמה.

1. 3. ייחוס וממ "מ

ייחוס מרוכב: מודלים מפיצים את תרומת הערוצים עם נתונים חלקיים (פוסט-פרטיות).

MMM (Mixing Mix Modeling): רגרסיות ML מעריכות גמישות ו ”פוחתות”, מה שמרמז היכן להעביר את התקציב.

1. 4. אנליטיקה יצירתית

NLP/Visual sembledings accuster creatives in ”פינות” (רגש, הצעה, ראיות חברתיות) וקשר עם CR/ARPU.

דור וריאנט (זכויות יוצרים/חזותיים) + ניקוד ניבוי של ”הסתברות להצלחה” עדיפויות מבחן.

1. 5. אנטי-פראוד וסטיות

השילוב של כללים (IP/ASN/מהירות) ו-ML (חריגות רצף אירועים) מפחית אשפה ואריזות מטען, ומגן על ROI.

1. 6. ניתוח קוהורטה ו ־ CRM

מודלים מסווגים קוהורטות על ידי LTV/Retensh, הפעלות CRM (משימות/הצעות אישיות) - בהתאם לשיווק אחראי.

2) ארכיטקטורת נתונים לניתוח בינה מלאכותית

איסוף: UTM + 'click _ id' id' S2S של אירוע (' רישום/KYC/FTD/2 _ nd _ dep/refund/chargback ') = GA4/MMP יומני תשלום.

אחסון: DWH (BigQuery/Redshift), אירועים ב-UTC, סכומים במטבע עסקה + דיווח.

מאפיינים: recency/frequency/monitary, geo/התקן/שיטת תשלום, אמצעים יצירתיים, סימנים התנהגותיים מוקדמים.

מודלים: סיווג (תוקף/הונאה), רגרסיה (ARPU/LTV), שודדים/פסיעות, NLP/חזון ליצירתיות, MMM.

הפעלה: Biding כללים, SmartLink/להציע ניתוב, דו "חות BI, מקטעי CRM.

Gardians: Complication/Consence Mode, הסבר, עקיפה ידנית, רישום החלטות.

3) מקרים ספציפיים לפני/אחרי

כיוון	לפני הבינה המלאכותית	עם AI
בחירת המקור	פתרונות ECPC/EPC	ניתוק רצועות ”מתות” לפי האיכות המוקדמת (D1/D3)
צעד/הימור	עיכובים ידניים +	הליכה אוטומטית לפי Prob (Payback_D30), יותר יציב משלוח
יצירתיות	6-8 מבחנים/שבוע	40-60 וריאציות/שבוע + הצלחה בניקוד, יציאה מהירה יותר מלמידה
חריגות	לאחר מעשה	התראות על ידי lag/חתימות/ASN, פחות הפסדים S2S
תערובת תקציב	פיצול היסטורי	העברה תקציבית עם בדיקת התרוממות

4) כיצד לאמן מודלים ללא הטעיה עצמית

המטרה היא כסף: לייעל את הנקמה/LTV, לא קליקים.

פיצול זמני: רכבת/תקפה/מבחן בזמן (roll-forward).

הפסקת דליפה: אין ”עתיד” מידע במאפיינים.

הסברים: SHAP/feature experience # ביטחון עסקי וציות.

בדיקה מקוונת: A/B או holdout, דיווח על התרוממות ומרווחי ביטחון.

5) מטריצות לצפייה

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

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

טכניקה: השהייה של דואר אלקטרוני,% מגשים מחדש, p95 latency, שיתוף אירועים ללא "click _ id', אי התאמה" operator↔DWH ".

6) חיזוי לפתרון

מפת חום Cum_ARPU (cohort × ימים) - הטיית הזנב.

עקומות רווח/תגובה מממ - איפה הרוויה והאופטימום של התוחלת.

השפעה תכונה על יצירתיים - אילו זוויות מניעות CR.

נקודות החזר על ידי ערוץ/יצירתי - קו רו "ח פריצה-אפילו.

7) סיכונים וכיצד להקטין אותם

מידע גולמי = זבל חכם. תתחיל עם היגיינה S2S ומטבעות/טי-זי.

דגימה קטנה מתאימה מדי. שמור על סף כוח וקבוע.

ציות. מסננים אוטומטיים של קריאטיבים (18 +/RG, איסור הבטחות), מדיניות מיקוד.

אתיקה של התאמה אישית. מגבלות בונוס/תדירות, כבוד לאר-ג 'י והסכמים.

8) בדיקת מימושים של אל אנליטיקס

נתונים

[ ] S2S: REG/KYC/FTD/2nd _ dep/החזר/chargback (UTC, edempotency)

[ ] מדיניות UTM ו- "click _ id', replirect/postback loos, התראה lag> 15 min

[ ] GA4/MMP מקושרים, Export # DWH fx rate tables by date

מודלים ותהליכים

מטרות :

[ ] פיצול זמני, שליטה בדליפה, כללי בסיס

סמלי הסבירות + רישומי החלטות, עוקף escription

[ ערוצי הפעלה ]: הצעות חוק, SmartLink, CRM, BI

ציות/בטיחות

[ מצב הסכמה ]/פרטיות, אין מח "ש בכתובת

[ ] מסנני RG, ביקורת יצירתית, בטיחות מותג

[ ] מדיניות תקרית ומחלוקת, גרסת מודל ומפתח

9) תוכנית 30-60-90

0-30 ימים מסגרת ומדדים ”נקיים”

תקן S2S ומטבעות/טי-זי; להעלות התראות עיכוב/שגיאה.

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

Pilot AI-creatives: דור של זוויות + ציות לסינון אוטומטי.

מודל האיכות המוקדמת (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) בהערכה לא מקוונת.

31-60 ימים מודלים לייצור ובקרת סיכונים

אפשר צעידה אוטומטית/הקצאה מחדש של תקציב תחזית Payback_D30 (מעקות בטיחות).

Antiprod-ML על גבי הכללים; מדדי FPR/TPR ומנגנון ערעור.

טיוטה: גמישות ומה-אם על ידי CPM/תעריפים; אימות A/B של פתרונות.

61-90 ימים - קנה מידה וקיימות

ניטור סחף, דגם/סיבוב סודי, תרחישי חירום.

התאמה אישית של הצעות CRM המבוססות על LTV/rates (עם הגבלות RG).

רטרו רגיל על ידי יצירתיות/מקורות, עדכון מילוני UTM/תכונה.

10) שגיאות תכופות

1. אופטימיזציה על ידי EPC/קליקים במקום Payback/LTV.

2. איזור זמן/שגיאות מטבע - צף D0/D1 ו ROI.

3. אין חוסר אונים - FTD לוקח על נסיגות.

4. אפס הסברים - עסקים לא בוטחים, המודל ”מונח על המדף”.

5. התעלמות מציות - צמיחה מהירה פי סנקציות מהירות.

הבינה המלאכותית מסייעת לא ”לנחש”, אלא לבחור בצורה מהירה ומדויקת יותר: אילו צרורות לגודל, לאן לסחוט, אילו יצירות יגיעו לנקמה, ואשר ישרפו את התקציב. עם מעגל S2S טהור, כלכלת קוהורטה (ע "י NGR, לא GGR), דיסציפלינת UTM ו-MLOPs, AI הופכת ממונח מהודר למנוע עבודה של אנליזה - והופכת את ההחלטות שלך לראויות רבייה ורווחית.