Կրիպտո կազինո
Torrent Gear
Ինչպես AI-ն օպտիմիզացնում է մեդիա և targeting
Ներդրումը 'AI = «ուղեղ» մաքուր տվյալների վերևում
ԻԻ-ն չի փոխարինում ռազմավարությունը, այն ավելի արագ և կայուն է դարձնում գնումները, կանխատեսում է կոորդինատային որակը վաղ ազդանշաններով, բաշխում բյուջեն, ընտրում է հանդիսատեսներին և ստեղծարարություններին 'պահպանելով հաճոյախոսությունը։ Բանալին S2S տվյալները, UTM և guardrails կարգապահությունը։
1) Որտե՞ ղ է AI-ն ազդեցություն ունենում
1. 1. Բիդինգը և լանդշաֆտը
Դինամիկ bid/CPA/ROAS 'նայելով «Prob (FTD)», «ARPU _ D30» և ռիսկը։
Լողացող պակինգ 'պահպանում է սպառումը Payback միջանցքում, խուսափում է առավոտյան և անճշտությունից։
1. 2. Թարգետինգը և հանդիսատեսը
Propensiti մոդելները 'FTD/2nd-dep/Retention no look-alike և գերակայական կլաստերներ։
Systlusion-մոդելը 'հավանական churn/ցածր LTV/frod-ը բացառում ենք ցուցադրություններից կամ նվազեցնում ենք տոկոսադրույքը։
Համատեքստը/սեմանտիկան 'NLP-ը pre-bid ֆիլտրի համար բովանդակության կայքերում։
1. 3. Արարչագործություններ և օֆերներ
Տեսողական/NLP-empedings-ը բացատրում է անկյունների կլաստերիզացումը և bandit-լուծումը (105-greedy/Thompson)։
«դուրս գալ learning» և պահել CR/ARPU։
1. 4. Բյուջեի բաշխումը (Budget Allocation)
Բազմաշերտ պորտֆելային մոտեցում 'ուղեղի/գեո/սարքերի միջև սպենդի տեղափոխումը հավանականությամբ Payback _ D30։
«Ինչ-որ բան» սցենարները MMM/կաուզային մոդելներից։
1. 5. SmartLink/offer-rutation
Վերահղումը կատարվում է օֆֆերի վրա 'լավագույն eSRA/որակով, հաշվի առնելով caps, complaens և գերակայությունները։
2) Տվյալների ճարտարապետությունը AI-targeting-ի համար
Հավաքում ՝ UTM + "click _ id", s2s-իրադարձություններ 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback ", GA4/MLS, redrects/հետբեկների լոգներ, խաչային մետատվություններ։
Պահեստ ՝ MSH (UTC-ժամանակ, գործարքի արժույթը + «զեկույցի արժույթը»)։- Ֆիչին ՝ recency/frequency/monetary, device/geo/pay.ru, session/dragram, creavil-emedings, source/placom։
- Մոդելներ ՝ դասակարգում (ֆրոդ/վալիդիա), ռեգրեսիա (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, MMM/kausalk։
- Ակտիվացում 'բիդինգի/լանդշաֆտի կանոնները, լսարանները (գրասենյակում, CDP), SmartLINK API, CRM։
- Hardians: Consent/RG, whitelist GEO/տարիքը, limits/հաճախականությունը, ձեռքով override և decision logs։
3) Որոշումների մաթեմատիկան (մարքեթինգային մետրի միջոցով)
Փողի նպատակները
`ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^{t/30}`.
Բիդինգը (գաղափարը)
Հանդիսատեսների գերակայությունը
`score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.
Bandit-ի լուծարումը ստեղծագործական/օֆերի- վերաբաշխում ենք ցուցադրությունները հաղթանակի հետադարձ հավանականության համամասնությամբ 'թողնելով 10-20 տոկոսը կորպորացիայում։
4) Թարթեգինգի պրակտիկան AI-ի հետ
4. 1. Աճի լսարաններ
Seed: cogorts արագ Payback (պատմականորեն) - LAL 1-2 տոկոսը guardrails գեյո/տարիքով։
ExtronML-ը 'ընտրում ենք կիսագնդի/թեմատիկայի, որտեղ CR-ից բարձր (reg no FTD)։- Moment-based: dayparting և «թարմ» (recency) իրադարձություններ 'տաք օգտագործողները բռնում են բարձր bid, սառը' էժան պարկուճներով։
4. 2. Տնտեսագիտության լսարան
Sylusions: Բարձր հավանական churn/bonus-hanters/ցածր LTV-ը բացառում կամ կտրում ենք։
Frequency capping: ML կորը նվազեցնում է վերադարձը հաճախականությամբ (հատում ենք լավատեսությունը, դնում առաստաղը)։
4. 3. Creavil-targeting
Մաթչինգը «ռուսական հատվածի անկյունը», օրինակ, social prof ավելի լավ է մտնում returning/Android LATAM, իսկ gameplay-ը 'նոր users/iOS EU-ի վրա։
5) Կոմպլենսը, մասնավորությունը և էթիկան (պարտադիր շրջանակը)
Responsibl մարքեթինգը ՝ 18 +/21 +, ռուսական «հեշտ փողի», ակնհայտ պրոմո պայմանները։
Consent Mode/PII-հիգիենան 'URL-ում անձնական ինֆա, փոխակերպման սերվեր։- Առանց խտրականության 'բացառեք ֆիգուրի զգայուն հատկությունները։ fairness աուդիտ։
- Guardrails: min/max bid, caps, manronstop որակի շեղումների ժամանակ։
6) AI գնումների «առողջության» մետրիկները
Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.
Տնտեսությունը ՝ «CPA», «ARPU _ D7/D30/D90», «Payback», «ROAS/ROI»։
Տեխնիկան 'հետբեկների ուշացում, p95 latency, retrav տոկոսը, իրադարձությունների մասնաբաժինը առանց «click _ id», «MSH» օպերատորի տարբերությունը։
Creavil/targeting: win-rate տարբերակները, ժամանակը մինչև learning, response կորերը հաճախականությամբ/տոկոսադրույքով։
7) Հաճախակի սխալներ և ինչպես կանխել,
1. Տեսահոլովակների/ERS-ի օպտիմիզացումը Payback/LTV-ի փոխարեն։
2. Հում UTM/ժամացույցի գոտիները/արժույթը լողում է D0/D1 և ROI։
3. Ոչ մի idempotency-ում S2S-ում 'FTD-ի դուբլի ռելսերի ժամանակ։
4. Presos-ում 'անջատվել է կորպորացիան, ստեղծարարները «մահանում են», լսարանները այրվում են։
5. Կոմունիստական անտեսումը բանան է և զոհասեղանի կորուստ։
6. Ոչ A/B վաճառքում '«մոդելներ դարակում», վստահություն չկա։
8) Չեկ թերթերը
8. 1. Գործարկումից առաջ
- UTM քաղաքականություն, "click _ id", s2s: reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback "(UTC/Tura, idempotency)
- Conversion API, հետաձգման ալտերտեր> 15 րոպե, ռեդիրետտների/հետբեկների լոգներ։
- Seed հատվածներ LAL-ի համար, whitelist GEO/տարիքը, RG-Discemers
- Հիմնական մոդելները ՝ Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
- Guardrails: min/max bid, caps, հաճախականություն, stop-պայմաններ որակի
8. 2. Առաջին շաբաթ
- Bandit-ի լուծարման օդաչուն (10-20 տոկոսը)
- Prob (Payback _ D30); զեկույցը շեղումների միջոցով
- Alerta anomali: CR ձախողումներ, ASN աճը, EMQ/հետբեկների անկումը։
8. 3. 30-րդ օրը
- Cum _ ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback հատվածում
- Sperbor LAL-ը հաղթական կոորդինատների վրա, www.lusion-sets նորարարությունը։
- Համեմատություն DDA/Loftclick և MMM առաձգականություն, միկրոշրջան
9) 30-60-90 իրականացման պլանը
0-30 օր 'Քարաքսը և «վաղ ճշմարտությունը»
Ստանդարտացված S2S, արժույթ/TZ, միացրեք Conversion API-ը և ալերտները։
Բարձրացրեք MSH վիտրինները ՝ Cum _ ARPU D7/D30, Payback, տարաձայնությունների զեկույցը։
Rock Early Quality + fraud-risk; միացրեք creative-scoring-ը և հիմնական bandit-ը։
31-60 օր 'Autovila և մասշտաբը
Միացրեք ավտո-բիդինգը/լանդշաֆտը Prob (Payback _ D30) guardrails-ից։
Ընդարձակեք targeting LAL/ենթատեքստը-ML, ավելացրեք frequency-optimizer։- Միացրեք SmartLink-ը, հակաֆրոդի միգրացիայի գործընթացը։
- A/B-վալիդացիան uplift-ով/geo-ով։
61-90 օր 'ռազմավարություն և կայունություն
MMM/kauzal մոդելները ցույց են տալիս երկրորդային խառնուրդի օպտիմիզացումը։- MLOps: wwww.drefa, մոդելների/գաղտնիքների լուծարումը, վթարային ուսուցումները (DLQ/retrai)։
- Ռետրոն սեգմենտներով/խաչերով, UTM/fich բառարանների նորարարությունը։
10) Մինի պլեյբուկները
Avto-տոկոսադրույքի կանոնը (կեղծ)- Եթե «Prob» (Payback _ D30) 651 'նախատեսվում է բարձրացնել bid-ը x տոկոսով։
- Եթե '242 Prob <381' 2019 լքեք;
- «Եթե Prob <362» կամ «CR (reg no FTD)» ընկնում է Xim-ում, ապա նվազեցնել bid/միացնել գլխարկը։
- Նոր ստեղծարարները ստանում են 15 տոկոսը։ 100 + կլիկներով առանց ռեգայի կամ CR <0,7 ռուբլիով բժիշկները 'Auto-stop։ Մրցույթի հաղթողը մինչև 60-70 տոկոսը։
- Ret _ D7 <շեմը բացատրում է տոկոսադրույքը/բացառությունը։ VIP կլաստերներ բարձր "Prob" (2nd _ dep) "բարձրացված bid և հաճախականությունը www.f։
AI-ը դուրս է բերում մեդիա և թարթետինգը «ձեռքով արհեստից» վերահսկվող համակարգում 'կանխատեսում է որակը, կառավարում է տոկոսադրույքները/ստանդարտները, գտնում է հանդիսատեսներին և տարհանմանը, պաշտպանում է ֆրոդից և թարգետի սխալներից, ամեն ինչ կոմպլանսի և Responsible Marketing-ի շրջանակներում։ Մաքուր S2S-կոնտուրայի դեպքում, NGR-ի կոորդինատային տնտեսությունը, UTM-ի կարգապահությունը և պարզ guardrails ալգորիթմները կայունացնում են Payback-ը և աճում են LTV-ը, իսկ թիմը կենտրոնանում է ռազմավարական վարկածների և աճի նոր կետերի վրա։