איך אל מייעל את הקנייה והמטרה של המדיה

מבוא: AI = ”מוח” על גבי נתונים נקיים

הבינה המלאכותית אינה מחליפה אסטרטגיה, היא הופכת את מעגל הרכישה למהיר ויציב יותר: היא מנבאת את איכות הקוהורטה באמצעות אותות מוקדמים, מפיצה את התקציב, בוחרת קהלים ויצירות יצירתיות, מצייתת. נתוני S2S, משמעת ומעקות בטיחות.

1) היכן שלבינה מלאכותית בדיוק יש השפעה

1. 1. צפייה וצעידה

הצעה דינמית/CPA/ROAS עם עין על ”Prob (FTD)”, ”ARPU _ D30” וסיכון.

צעידה חלקה: שומרת על הזרימה במסדרון הנקמה, נמנעת מבעירה בבוקר ומבשלת פחות מדי בערב.

1. 2. מיקוד וקהל

מודלים של נטייה: הסתברות FTD/2nd-dep/Retention * מקטעים זהים ואשכולות עדיפות.

מודלים מנוגדים: LTV/low TV/honey = = לא כולל תוכניות או להפחית את הקצב.

הקשר/סמנטיקה: NLP באתרי תוכן לסינון מראש.

1. 3. יצירתיות והצעות

Visual/NLP מקבץ זווית = סיבוב שודדים (Enderval-Gready/Thompson).

ניבוי סיכויים של ”לצאת מלמידה” ולהחזיק CR/ARPU.

1. 4. הקצאת תקציב

גישת ריבוי השווקים: הסטת התוחלת בין ערוצים/גיאו/התקנים היא Payback_D30 סבירה.

מה אם תרחישים ממודלים סיבתיים?

1. 5. קישור/הצעה חכמים

הפנה את התנועה להצעות באיכות ה ־ eCPA/קוהורטה הטובה ביותר, תוך התחשבות בכובעים, ציות וסדרי עדיפויות.

2) ארכיטקטורת נתונים למטרת אל

אוסף: UTM + 'click _ id', s2s events' reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargback ', GA4/MMP, reprecist/postback logs, creative metadata.

אחסון: DWH (זמן UTC, מטבע עסקה + ”דיווח”).

מאפיינים: recency/frequency/monitary, התקן/geo/תשלום, session/association, קיבולת יצירתית, מקור/מיקום.

מודלים: סיווג (הונאה/תוקף), רגרסיות (ARPU/Payback), שודדים, NLP/חזון, MM/מכונה סיבתית.

הפעלה: Biding/Packing Rules, קהל (במשרדים, CDP), SmartLink API, CRM.

Gardians: Assance/RG, whitelist GEO/AGE, rate/frequency limits, עקיפה ידנית ויומני החלטה.

3) מתמטיקה החלטה (במתווה של מדדי שיווק)

מטרות כספיות:

'ROAS _ DN = NGR_Dn/Expense', 'החזר = min: Cum_ARPU_Dn min' m CPA ',' LTV = Exgreme NGR_t/( 1 + r) üt/30 '.

חרוזים (רעיון):

bid ∝ Prob (FTD) × E[ARPU_D30	אותות ]/יעד נקמה ', עם גורמי צמצום עבור סיכון הונאה/chargback.

עדיפות לקהל:

'score = w1' Prob (FTD) + w2 'Prob (2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30 ] w4 Risk _ fonse.

סיבוב שודדים של יצירתיות/הצעות:

חלוקה מחדש מראה בפרופורציה את ההסתברות הפוסטרית לניצחון, והשאיר 10-20% למחקר.

4) פרקטיקות מיקוד אל

4. 1. קהל צומח

Seed: Cohorts עם Payback מהיר (היסטורית) = LAL 1-2% עם מעקות בטיחות לפי הגיאו/גיל.

ML קונטקסטואלי: בחר מלאי/נושאים, כאשר CR (reg # FTD) גבוה יותר.

מבוסס-רגע: פרידה יומית ו ”רעננות” של אירועים: אנחנו תופסים משתמשים חמים עם הצעה גבוהה, קרים עם מופעים זולים.

4. 2. קהלי חיסכון

יוצאים מן הכלל: סביר מאוד שציידי בונוס/LLTV נמוך - לא כולל או לחתוך את ההימור.

תדר: עקומת ML של הפחתת החזרה בתדר (אנו חוצים את האופטימום, קובעים את התקרה).

4. 3. מיקוד יצירתי

התאמת קטע פינתי x: לדוגמה, הוכחה חברתית טובה יותר הולכת לחזרה/אנדרואיד LATAM, ומשחק הולך למשתמשים חדשים/iOS EU.

5) ציות, פרטיות ואתיקה (מסגרת חובה)

שיווק מגיב: 18 +/21 +, לא ”כסף קל”, מונחי פרומו מפורשים.

מצב הסכמה/היגיינת PII: אין מידע אישי בכתובת, שרת-צד המרה.

ללא אפליה: לשלול תכונות רגישות ממאפיינים; ביקורת הגינות.

מעקות בטיחות: min/max הצעה, כובעים, עצירה ידנית עבור סטיות איכות.

6) אל רוכש מדדים ”בריאותיים”

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 ".

קריאייטיב/מיקוד: אופציה בקצב נמוך, זמן לצאת מלמידה,

7) טעויות תכופות וכיצד למנוע

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

2. אזורי זמן/מטבעות RAW UTM - צפים D0/D1 ו ־ ROI.

3. אין חוסר אונים בכפילי S2S-אף-טי-די לאימונים חוזרים.

4. הטיה בניצול: המחקר כובה - אנשים יצירתיים ”מתים”, הקהל נשרף.

5. ציות מתעלם - איסור ואובדן מלאי.

6. אין A/B במכירות - ”דוגמניות על המדף”, אין אמון.

8) רשימות בדיקה

8. 1. לפני השיגור

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

[ ] API המרה, התראות עיכוב> 15 דקות, יומן הפניה/פוסט-גב

[ קטעי זרע ] ל ־ LAL, GEO/AGE הלבנה, דוחות RG

מודלים [ בסיס ]: איכות מוקדמת, סיכון הונאה, ניקוד יצירתי

[ מעקות בטיחות ]: מיין/מקס הצעה, פקקים, תדר, תנאי עצירה איכותיים

8. 2. השבוע הראשון

[ ] שודד יצירתי (10-20% מחקר)

[ ] צעידה אוטומטית על ידי Prob (Payback_D30); דו "ח סטייה

[ ] התראות חריגה: כשלי CR, ספייק ASN, EMQ/postback טיפה

8. 3. ביום 30

דוחות קוהורטה: , 2-dep, נקמה אחר קטע

[ ] LAL מחדשת את הזכייה בקבוצות, עדכון של רשימות הדרה

[ ] DDA/Last Click vs. MMM elasticity, התאמת תערובת

9) 30-60-90 תוכנית יישום

0-30 ימים מסגרת ו ”אמת מוקדמת”

תקן S2S, מטבעות/טי-זי, אפשר המרה API והתראות.

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

הפעל איכות מוקדמת + סיכון הונאה; לחבר ניקוד יצירתי וסיבוב שודד בסיסי.

31-60 ימים - כללים אוטומטיים וסולם

הפעל אוטומטי הליכה על ידי Prob (Payback_D30) ממעקות בטיחות.

להרחיב את מיקוד LAL/הקשר-ML, להוסיף תדר אופטימיזר.

חיבור SmartLink-השתרשות של הצעות, הליך ערעור נגד הונאה.

אימות של A/B כלפי מעלה על ידי ערוץ/גיאו.

61-90 ימים - אסטרטגיה וקיימות

MMM/Sabal models = = מיזוג תקציבי אופטימיזציה.

MLOPs: ניטור סחף, דגם/סיבוב סודי, תרגילי חירום (DLQ/retrays).

רטרו רגיל על ידי קטע/יצירה, עדכון מילוני UTM/תכונה.

10) ספרי משחק קטנים

חוק ההימור האוטומטי (פסאודו):

אם 'Prob (Payback_D30) IF (1) indegraphe' action by x%;
אם '@ 2 bold Prob
'Prob <_ 2&fospos or' CR (reg # FTD) 'טיפות על ידי X EX _ להפחית הצעה/תור על מכסה.

סיבוב של יצירתיות:

יצירתיים חדשים מקבלים 15% מהתנועה; ב 100 + קליקים ללא תקנים או CR <0. 7 × חציוני - עצירה אוטומטית. הזוכה = עד 60-70% של רושם.

קהל:

מקטעים עם Ret_D7 <סף _ הפחתת קצב/הדרה; אשכולות VIP עם High 'Prob (2nd_dep) ".

הבינה המלאכותית מוציאה את ה ”מלאכה הידנית” אל תוך מערכת מבוקרת: מנבאת איכות, מנהלת תעריפים/תקציבים, מוצאת קהל וסיבובים, מגינה מפני טעויות הונאה ומיקוד - הכל במסגרת של ציות ושיווק אחראי. עם מעגל S2S טהור, כלכלת קוהורטה ב-NGR, משמעת UTM ומעקות בטיחות ברורות, אלגוריתמים מייצבים את Payback ומגדלים LTV, והצוות מתמקד בהיפותזות אסטרטגיות ונקודות צמיחה חדשות.