Կրիպտո կազինո
Torrent Gear
Ինչպես AI-ն օգնում է գովազդային արշավների ժամանակ
Ներդրումը 'II - «հիպոթեզի ցիկլի արագացուցիչը ռուսական փողի լուծումը»
AI-ը ոչ թե «կախարդական կոճակ» է, այլ մաքուր տվյալների և կարգապահ գործընթացների վրա։ Այն նվազեցնում է ժամանակը գաղափարի և ապացուցված արդյունքի միջև, ասում է, որ փորձարկել, թե որտեղ կտրել սպենդը, ինչ ստեղծագործություններ մասշտաբի և ինչպես պաշտպանել մարջան։
1) Որտեղ AI-ն ամենամեծ ազդեցություն է տալիս
1. 1. Որակի և եկամտաբերության կանխատեսում
Early Quality (D1/D3) 'վաղ ազդանշանների մոդել (աղբյուրը, dewis, geo, առաջին գործողությունները) կանխատեսում է «Prob (FTD)», «Prob (2nd _ dep)», «ARPU _ D30»։
Payback & LTV 'ռեգրեսիա/գրադիենտ բուստինգը գնահատում են «Cum _ ARPU _ D30/D90» և նվազեցման օրը։
Մինի բանաձևերը
`ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^(t/30)`.
1. 2. Օպտիմիզացում հաճախորդների և շարժիչների
Bandit-մոդելները/reinforcae-ը փոխանցում են բյուջեն լավագույն կապերին «ցանկապատերի» հետ (cap, complaens, հաճախականություն)։
Պեյսինգը կանխատեսում է, որ ցերեկային սպենդը բաշխվում է, հաշվի առնելով մարման հավանականությունը։
1. 3. Ֆեդուցիա և MMM
Բաղադրիչ լուծումը 'մոդելները բաժանում են ալիքների ներդրումը մասնակի տվյալների դեպքում (post-privacy)։
MMM (Marketing Mix Modeling): ML-ռեգրեսիաները գնահատում են առաձգականությունը և «diminishing returns», հուշելով, թե որտեղ փոխանցել բյուջեն։
1. 4. Ստեղծագործական վերլուծություն
NLP/տեսողական սաղմեդինոգները կլստերիզացնում են «անկյունների» (հույզեր, օֆեր, սոցիալական բացահայտումներ) և կապում են CR/ARPU-ի հետ։
Տարբերակների գեներացիան (կոպիրայթ/տեսողական) + «հաջողության հավանականության» նախատիպային սկորինգը բացատրում է թեստի գերակայությունը։
1. 5. Անտիֆրոդ և անոմալիա
Կանոնների համադրությունը (IP/ASN/velocity) և ML (իրադարձությունների հաջորդականության անոմալիա) նվազեցնում է աղբը և չարդբեկները, պաշտպանելով ROI-ը։
1. 6. Կոգորթի վերլուծություն և CRM
Մոդելները դասակարգում են cogorts LTV/retenshna-ով, սկսում են CRM (անձնական առաքելություններ/offers), Responsible Marketing-ից։
2) Տվյալների ճարտարապետությունը AI-վերլուծության տակ
Հավաքումը ՝ UTM + «click _ id» www.S2S իրադարձություններ («registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback») wwww.GA4/MLS-ը։
Պահեստ ՝ MSH (BigQuery/Redshift), UTC-ի իրադարձությունները, բանկային գործարքում գումարները + զեկույցի արժույթը։
Ֆիչին 'recency/frequency/monetary, geo/dewis/պլատավային մեթոդ, creavil-emedings, վաղ վարքագծային նշաններ։
Մոդելներ ՝ դասակարգում (վալիդիում/ֆրոդ), ռեգրեսիա (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision ստեղծագործական համար, MMM։
Ակտիվացում 'բիդինգի կանոնները, SmartLink/օֆեր-միկրոօրգանիզացիան, BI, CRM հատվածները։- Գարդիաններ ՝ կոմպլենսներ/Consent Mode, intainability, ձեռքով override, լուծումների ամսագիր։
3) Կոնկրետ դեպքեր «առաջ/հետո»
4) Ինչպե՞ ս սովորեցնել մոդելները առանց ինքնախաբեության
Նպատակը փողի մասին է 'օպտիմիզացրեք Payback/LTV, ոչ թե տեսահոլովակներ։- Temronal split: train/valid/test ժամանակի ընթացքում (roll-forward)։
- Leakage stop: ոչ մի «ռուսական» տեղեկատվություն ֆիթիում։
- Intainability: SHAP/feature imult.ru-ը բիզնեսի և կոմպլանսի վստահությունն է։
- Առցանց ստուգում ՝ A/B կամ holdout, uplift-ի զեկույցը և վստահելի ընդմիջումները։
5) Մետրիկի, որին նայում եք
Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.
Տնտեսությունը ՝ «CPA», «ARPU _ D7/D30/D90», «Cum _ ARPU», «Payback», «ROAS/ROI»։
Տեխնիկան 'հետբեկների ուշացում, գետերի տոկոսը, p95 latency, իրադարձությունների մասնաբաժինը առանց «click _ id», «MSH» օպերատորի տարբերությունը։
6) Լուծելու համար
Heatmap Cum _ ARPU (kohorts) - պոչի թեքությունը։- Gain/response curves-ից MMM-ից, որտեղ սպենդի հագեցումն ու լավատեսությունը։
- Feature impact-ը խաչերի վրա, որ անկյունները շարժվում են CR-ով։
- Payback-կետերը 112/խաչերով 'անպտուղ CPA գիծ։
7) Ռիսկերը և ինչպես նվազեցնել դրանք։
Հում տվյալները ցույց են տալիս խելացի աղբը։ Սկսեք S2S հիգիեններից և վալուտներից/TZ-ից։
Օվերֆիտինգը փոքր նմուշների վրա։ Պահեք ուժի շեմերը և կարգավորումը։- Կոմպլաենսը։ Ստեղծագործական ֆիլտրերը (18 +/RG, խոստումների արգելքը), թարթեգինգի քաղաքականությունը։
- Կերպարների էթիկան։ Բոնուսների/հաճախականության սահմանափակումները, RG հարգանքը և համաձայնությունները։
8) AI վերլուծաբանների ներդրման չեկի ցուցակը
Տվյալները
- S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
- UTM քաղաքականությունը և «click _ id», ռեդիրետտների/հետբեկների լոգները, lag> 15 րոպե ալտերտերը։
- GA4/MLS կապված են, Express NPH, fx դասընթացների աղյուսակները։
Մոդելներ և գործընթացներ
- Նպատակներ ՝ Payback _ D30/LTV _ D90/Prob (2nd _ dep)
- Temronal split, leakage, baseline կանոնները
- Explainability + decision logs, ручной override
- Ակտիվացման ալիքներ ՝ bid-rules, SmartLink, CRM, BI, BI
Complaens/անվտանգություն
- Consent Mode/մասնավորեցումը, PII-ը URL-ում
- RG ֆիլտրեր, ստեղծագործական աուդիտ, brand-safety
- Միգրացիայի և վեճերի քաղաքականությունը, մոդելների տարբերակը և իրականացումը
9) 30-60-90 պլան
0-30 օր 'Քարաքսը և «մաքուր» մետրիկները
Ստանդարտացնել S2S և արժույթը/TZ; բարձրացնել ավելցուկ/սխալ։
Vitrins PPH: Cum _ ARPU D7/D30, Payback-ը կոկորդով, տարբերությունների զեկույցը։
AI-ստեղծագործական օդաչու 'անկյունների գեներացիա + Auto-scrining complaens։- Early Quality (Prob (2nd _ dep )/ARPU _ D30) մոդելը ռուսական գնահատման մեջ։
31-60 օր - Մոդելներ և ռիսկերի վերահսկում
Ներառել Avto-լանդշաֆտը/բյուջեի վերաբաշխումը Payback _ D30 կանխատեսման վրա (guardrails)։
Antifrod-ML-ը կանոնների վերևում։ FPR/TPR և միգրացիայի մեխանիզմ։- MMM-չեռնովիկը 'առաձգականություն և «ինչ-որ բան» MPM/տոկոսադրույքով։ A/B լուծումների վալիդացիա։
61-90 օր 'Մասշտաբը և կայունությունը
MLOps: www.drefa, մոդելների/գաղտնիքների ռոտացիա, արտակարգ սցենարներ։
CRM օֆերի կերպարը LTV/սկորների հիմքում (RG սահմանափակումներով)։- Քրեմետրոն խաչերով/աղբյուրներով, UTM/fich բառարանների նորարարությունը։
10) Հաճախակի սխալներ
1. Օպտիմիզացիան ERS/կլինիկաների փոխարեն Payback/LTV-ի փոխարեն։
2. Ժամացույցի գոտիների/արժույթների սխալները «լողում» են D0/D1 և ROI-ը։
3. Ոչ idempotency-ը FTD-ի դուբլներն են գետերի ժամանակ։
4. Զրոյական intainability, բիզնեսը չի վստահում, մոդելը «գտնվում է դարակում»։
5. Կոմպլանսի անտեսումը արագ աճն է, արագ սանկցիաները։
AI-ն օգնում է ոչ թե «գուշակել», այլ ընտրել ավելի արագ և ավելի ճշգրիտ, թե ինչ կապեր պետք է ունենան, որտեղ ընթանալ, ինչ ստեղծագործություններ կգան Payback-ին, այլ որ բյուջեն կայրվի։ Մաքուր S2S կոնտուրայում, կոորդինատային տնտեսությունը (NGR, ոչ թե GGR), UTM և MLOps II կարգապահությունը վերածվում է նորաձև տերմինից դեպի աշխատանքային վերլուծության շարժիչ, և ձեր որոշումները դարձնում է վերարտադրելի և շահավետ։