एआई विज्ञापन अभियान विश्लेषण में कैसे मदद करता है

परिचय: एआई "परिकल्पना → समाधान → धन" चक्र का एक त्वरक है

एआई एक "मैजिक बटन" नहीं है, लेकिन स्वच्छ डेटा और अनुशासित प्रक्रियाओं पर एक ऐड-ऑन है। यह एक विचार और एक सिद्ध परिणाम के बीच के समय को कम करता है: यह आपको बताता है कि क्या परीक्षण करना है, खर्च में कटौती करना है, क्या क्रिएटिव को पैमाना देना है और मार्जिन की रक्षा कैसे करनी है।

1) जहां एआई का सबसे बड़ा प्रभाव है

1. 1. गुणवत्ता और पेबैक पूर्वानुमान

प्रारंभिक गुणवत्ता (D1/D3): प्रारंभिक संकेतों (स्रोत, उपकरण, भू, प्रथम क्रियाओं) पर आधारित मॉडल 'प्रोब (एफटीडी)', 'प्रोब (2nd_dep)', 'ARPU _ D30' की भविष्यवाणी करता है।

पेबैक और एलटीवी: रीग्रेशन/ग्रेडिएंट बूस्टिंग रेट 'Cum _ ARPU _ D30/D90' और पेबैक डे।

मिनी-सूत्र:

'ROAS _ Dn = NGR_Dn/Sport', 'पेबैक = मिनट {n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}', 'LTV = NGR_t/( 1 + r) ^ (t/30)'।

1. 2. बजट और दरों का अनुकूलन करें

दस्यु मॉडल/नवीकरण: बजट को "बाड़" (टोपी, अनुपालन, आवृत्ति) के साथ सर्वश्रेष्ठ लिंक में स्थानांतरित करें।

पूर्वानुमान पेसिंग: दैनिक खर्च को भुगतान की संभावना को ध्यान में रखते हुए वितरित किया जाता है।

1. 3. एट्रिब्यूशन और एमएमएम

समग्र विशेषता: मॉडल आंशिक डेटा (पोस्ट-गोपनीयता) के साथ चैनलों के योगदान को वितरित करते हैं।

एमएमएम (मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग): एमएल रेग्रेशन लोच और "कम रिटर्न" का मूल्यांकन करते हैं, यह सुझाव देते हुए कि बजट को कहां स्थानांतरित किया जाए।

1. 4. क्रिएटिव एनालिटिक्स

एनएलपी/दृश्य एम्बेडिंग क्लस्टर क्रिएटिव "कोनों" (भावना, प्रस्ताव, सामाजिक साक्ष्य) में और सीआर/एआरपीयू के साथ सहयोगी।

वैरिएंट जनरेशन (कॉपीराइट/विज़ुअल) + "सफलता की संभावना" की भविष्यवाणी स्कोरिंग - परीक्षण प्राथमिकता।

1. 5. एंटीफ्राड और विसंगतियाँ

नियमों (आईपी/एएसएन/वेग) और एमएल (घटना अनुक्रम विसंगतियों) का संयोजन आरओआई की रक्षा करते हुए कचरे और चार्जबैक को कम करता है।

1. 6. Cohort विश्लेषण और CRM

मॉडल LTV/Retensh द्वारा Cohorts को वर्गीकृत करते हैं, जिम्मेदार विपणन के अनुपालन में CRM ट्रिगर (व्यक्तिगत मिशन/ऑफ़र) लॉन्च करते हैं।

2) एआई विश्लेषण के लिए डेटा वास्तुकला

संग्रह: किसी घटना का UTM + 'क्लिक _ id' ('पंजीकरण/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') भुगतान लॉग।

भंडारण: DWH (BigQuery/Redshift), UTC में घटनाएँ, लेनदेन मुद्रा + रिपोर्ट मुद्रा में मात्रा।

विशेषताएं: पुनरावृत्ति/आवृत्ति/मौद्रिक, भू/उपकरण/भुगतान विधि, रचनात्मक एम्बेडिंग, प्रारंभिक व्यवहार संकेत।

मॉडल: वर्गीकरण (वैधता/धोखाधड़ी), प्रतिगमन (एआरपीयू/एलटीवी), डाकुओं/पेसिंग, एनएलपी/क्रिएटिव के लिए दृष्टि, एमएमएम।

सक्रियण: बाइडिंग नियम, स्मार्टलिंक/पेशकश रूटिंग, बीआई रिपोर्ट, सीआरएम सेगमेंट।

गार्डियन: अनुपालन/सहमति मोड, व्याख्याता, मैनुअल ओवरराइड, निर्णय लॉग।

3) मामलों से पहले/बाद में विशिष्ट

दिशा	एआई से पहले	एआई के साथ
स्रोत चयन	eCPC/EPC समाधान	प्रारंभिक गुणवत्ता (D1/D3) के अनुसार "मृत" स्नायुबंधन को काटना
पेसिंग/सट्टेबाजी	मैनुअल + देरी	प्रोब के अनुसार ऑटो-पेसिंग (Payback_D30), डिलीवरी से अधिक स्थिर
क्रिएटिव्स	6-8 परीक्षण/सप्ताह	40-60 बदलाव/सप्ताह + स्कोरिंग सफलता, सीखने से तेजी से बाहर निकलना
विसंगतियाँ	तथ्य के बाद	लैग/हस्ताक्षर/एएसएन द्वारा अलर्ट, कम नुकसान S2S
बजट मिश्रण	ऐतिहासिक विभाजन	उत्थान जाँच के साथ एमएमएम बजट हस्तांतरण

4) आत्म-धोखे के बिना मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करें

लक्ष्य पैसे के बारे में है: पेबैक/एलटीवी का अनुकूलन करें, क्लिक नहीं।

टेम्पोरल स्प्लिट: ट्रेन/वैध/परीक्षण समय द्वारा (रोल-फॉरवर्ड)।

रिसाव स्टॉप: सुविधाओं में कोई "भविष्य" जानकारी नहीं।

व्याख्यात्मकता: SHAP/फीचर महत्व - व्यावसायिक विश्वास और अनुपालन।

ऑनलाइन जांच: ए/बी या होल्डआउट, उत्थान और आत्मविश्वास अंतराल पर रिपोर्ट।

5) देखने के लिए मेट्रिक्स

Качество: 'सीआर (click→reg)', 'सीआर (reg→FTD)', '2nd _ dep दर', 'रिटेंशन _ D7/D30', 'चार्जबैक दर'।

अर्थव्यवस्था: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Cum _ ARPU', 'पेबैक', 'ROAS/ROI'।

तकनीक: पोस्टबैक की देरी,% रिट्रे, p95 विलंबता, 'क्लिक _ आईडी', विसंगति के बिना घटनाओं का हिस्सा।

6) समाधान के लिए दृश्य

हीटमैप Cum_ARPU (कोहॉर्ट × दिन) - पूंछ का झुकाव।

MMM से लाभ/प्रतिक्रिया घटता है - जहां अवधि की संतृप्ति और इष्टतम है।
क्रिएटिव पर फीचर प्रभाव - क्या कोण सीआर ड्राइव करते हैं।
चैनल/क्रिएटिव - ब्रेक-ईवन सीपीए लाइन द्वारा पेबैक पॉइंट।

7) जोखिम और उन्हें कैसे कम करें

कच्चा डेटा → स्मार्ट कचरा। S2S स्वच्छता और मुद्राओं/TZ के साथ शुरू करें।

छोटा नमूना ओवरफिटिंग। बिजली थ्रेसहोल्ड और नियमितीकरण रखें।

अनुपालन। क्रिएटिव के ऑटो-फिल्टर (18 +/आरजी, वादों का निषेध), नीतियों को लक्षित करना।
निजीकरण की नैतिकता। बोनस/आवृत्ति प्रतिबंध, आरजी और सहमति के लिए सम्मान।

8) एआई एनालिटिक्स कार्यान्वयन चेकलिस्ट

आंकड़ा

: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC, , idempotency)
यूटीएम पॉलिसी और 'क्लिक _ आईडी', रीडायरेक्ट/पोस्टबैक लॉग, अलर्ट लैग> 15 मिनट
लिंक्ड, fx दर तालिकाएं तारीख तक

मॉडल और प्रक्रियाएँ

उद्देश्य: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
टेम्पोरल विभाजन, रिसाव नियंत्रण, आधारभूत नियम
व्याख्यात्मकता + निर्णय लॉग, ручной ओवरराइड
सक्रियण चैनल: बोली-नियम, स्मार्टलिंक, सीआरएम, बीआई

अनुपालन/सुरक्षा

सहमति मोड/गोपनीयता, यूआरएल में कोई पीआईआई नहीं
आरजी फिल्टर, रचनात्मक ऑडिट, ब्रांड-सुरक्षा
हादसा और विवाद नीति, मॉडल और प्रमुख संस्करण

9) 30-60-90 योजना

0-30 दिन - फ्रेमवर्क और "स्वच्छ" मैट्रिक्स

मानकीकरण - और मुद्राएँ/TZ; देरी/त्रुटि अलर्ट उठाएं।

DWH शोकेस: Cum_ARPU D7/D30, कॉहोर्ट द्वारा पेबैक, विसंगति रिपोर्ट।
पायलट एआई-क्रिएटिव: कोणों की पीढ़ी + ऑटो-स्क्रीनिंग अनुपालन।
ऑफ़ लाइन मूल्यांकन में प्रारंभिक गुणवत्ता (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) मॉडल।

31-60 दिन - उत्पादन और जोखिम नियंत्रण के लिए मॉडल

Payback_D30 पूर्वानुमान बजट (रेलिंग) का ऑटो-पेसिंग/पुनः आवंटन सक्षम करें।

नियमों के शीर्ष पर एंटीफ्रॉड-एमएल; एफपीआर/टीपीआर मैट्रिक्स और अपील तंत्र।

एमएमएम मसौदा: लोच और सीपीएम/दरों द्वारा क्या-यदि; समाधान का ए/बी सत्यापन।

61-90 दिन - स्केल और स्थिरता

MLOps: बहाव निगरानी, मॉडल/गुप्त रोटेशन, आपातकालीन परिदृश्य।

LTV/दरों (RG प्रतिबंधों के साथ) के आधार पर CRM-ऑफर का निजीकरण।

रचनात्मकता/स्रोतों द्वारा नियमित रेट्रो, UTM शब्दकोशों/सुविधा को अद्यतन करना।

10) बार-बार त्रुटियाँ

1. पेबैक/एलटीवी के बजाय ईपीसी/क्लिक द्वारा अनुकूलन।

2. समय क्षेत्र/मुद्रा त्रुटियां - फ्लोट्स - और आरओआई।

3. कोई पहचान नहीं - एफटीडी पीछे हटने पर लेता है।

4. शून्य व्याख्या - व्यवसाय पर भरोसा नहीं करता है, मॉडल "शेल्फ पर निहित है।"

5. अनुपालन की अनदेखी - तेजी से विकास - त्वरित प्रतिबंध।

एआई "अनुमान" नहीं लगाने में मदद करता है, लेकिन तेजी से और अधिक सटीक रूप से चुनने के लिए: जो पैमाने पर बंडल करता है, जहां निचोड़ ना है, कौन से क्रिएटिव पेबैक में आएंगे, और जो बजट को जला देगा। एक शुद्ध S2S सर्किट, cohort अर्थशास्त्र (NGR द्वारा, GGR नहीं), UTM अनुशासन और MLOps के साथ, AI एक फैंसी शब्द से विश्लेषण के एक कार्यशील इंजन में बदल जाता है - और आपके फैसभी।