Come AI aiuta nell'analisi delle campagne

L'IA è l'acceleratore del ciclo «Ipotesi di una soluzione per i soldi»

AI non è un pulsante magico, ma un plug-in su dati puliti e processi disciplinati. Riduce il tempo tra l'idea e il risultato dimostrato: suggerisce cosa testare, dove tagliare lo spend, quali creativi scalare e come proteggere i margini.

1) Dove AI ha l'effetto maggiore

1. 1. Previsioni di qualità e ritorno

Early Quality (D1/D3) - Il modello a segnali iniziali (origine, device, geo, prime azioni) prevede Prob (FTD), Prob (2nd _ dep), ARPU _ D30.

Payback & LTV: regressione/gradiente busting valutano'Cum _ ARPU _ D30/D90 'e giorno di ritorno.

Mini-formule:

`ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^(t/30)`.

1. 2. Ottimizzazione dei budget e delle scommesse

Modelli bandit/reinforcement - Consente di trasferire il budget ai migliori collegamenti con «recinzioni» (cap, compilazione, frequenza).

Il pacing prevede che lo spend diurno sia distribuito in base alla probabilità di ritorno.

1. 3. Assegnazione e MMM

Assegnazione composta: i modelli distribuiscono il contributo dei canali per i dati parziali (post-privacy).

MMM (Marketing Mix Modeling) - ML-regressione valuta elasticità e «diminhing returns», suggerendo dove spostare il budget.

1. 4. Analista creativo

Gli embeddings visivi NLP clusterizzano i creativi in «angoli» (emozione, off, servizi sociali) e collegano CR/ARPU.

Generazione di varianti (copia/visualizzazione) + mapping predittivo «probabilità di successo» per la priorità del test.

1. 5. Antifrode e anomalie

La combinazione di regole (IP/ASN/velocity) e ML (anomalie delle sequenze di eventi) riduce la spazzatura e i charjback per proteggere il RE.

1. 6. Analisi coorte e CRM

I modelli classificano i coorti in base a LTV/Retenschn, eseguono i trigger CRM (missioni personali/offer) con il rispetto di Responcible Marketing.

2) Architettura dei dati per l'analisi AI

Raccoglimento: UTM + 'click _ id' → S2S eventi ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/changeback') → GA4/MMP → i fogli di pagamento.

Archivio: DWH (BigQuery/Redshift), eventi UTC, importi nella valuta della transazione, valuta del rapporto.

Ficci: recency/frequency/monetary, geo/device/metodo di pagamento, creat-embedding, segni comportamentali precoci.

Modelli: classificazione (validità/frodo), regressione (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision, MMM.

Attivazione: regole di biding, SmartLink/off-router, rapporti BI, segmenti CRM.

Guardian: compilation/Consent Mode, explainability, override manuale, registro delle soluzioni.

3) valigette specifiche «prima/dopo»

Direzione	Prima di AI	CON AI
Selezione delle origini	Soluzioni di eCPC/EPC	Ritaglia i legamenti «morti» in Early Quality (D1/D3)
Pacing/puntata	Manuale + ritardi	Peasing automatico per Prob (Payback _ D30), più stabile di delivery
Creativi	6-8 test/settimana	40-60 variazioni/settimana + scansione del successo, più veloce uscita dal learning
Anomalie	Postfatto	Alert per lag/firme/ASN, meno perdita S2S
Mix di bilancio	Split storico	Accodamento budget MMM con verifica uplift

4) Come insegnare i modelli senza autosufficienza

L'obiettivo è il denaro: ottimizzare Payback/LTV, non click.

Temporal split: treno/valid/test in base al tempo (roll-forward).

Leakage stop: nessuna informazione «futura» in un file.

Esplainability: SHAP/feature influence consente di ottenere la fiducia dell'azienda e della compilazione.

Verifica online: A/B o holdout, rapporto uplift e intervalli di fiducia.

5) Metriche a cui guardare

Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.

Economia: «CPA», «ARPU _ D7/D30/D90», «Cum _ ARPU», «Payback», «ROAS/ROY».

Tecnica: ritardo postbeek,% retrai, p95 latency, percentuale di eventi senza «click _ id», variazione «operator↔DWH».

6) Visualizzazione per la soluzione

Heatmap Cum _ ARPU - Inclinazione della coda.

Gain/response curves di MMM - dove la saturazione e l'ottimum spend.

Feature impatto sui creativi - quali angoli muovono CR.

I punti payback per canale/creazione sono una linea CPA senza perdita.

7) Rischi e come ridurli

Dati crudi, spazzatura intelligente. Inizia con l'igiene S2S e valuta/TZ.

Overfiting su piccoli campioni. Tenete le soglie di potenza e regolazione.

Complaens. Filtri auto creativi (18 +/RG, proibizione delle promesse), politiche di targeting.

Etica della personalizzazione. Limiti di bonus/frequenza, rispetto RG e consenso.

8) Assegno-foglio di implementazione degli analisti AI

Dati

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
Criteri UTM e «click _ id», logi di redict/postbeek, alert lav> 15 min
GA4/MMP sono associati, Export→DWH, tabelle fx per data

Modelli e processi

Obiettivi: Payback _ D30/LTV _ D90/Prob (2nd _ dep)
Temporale split, controllo leakage, regole baseline
Explainability + decision logs, ручной override
I canali di attivazione sono bid-rule, SmartLink, CRM, BI

Compilazione/protezione

Consent Mode/Privacy, no PII nell'URL
Filtri RG, controllo creativi, brand-safety
Politica degli incidenti e delle controversie, versione dei modelli e delle chiavi

9) Piano 30-60-90

0-30 giorni - wireframe e metriche «pulite»

Standardizzare S2S e valute/TZ; alzare gli alert di ritardi o errori.

Vetrine DWH: Cum _ ARPU D7/D30, Payback, Report delle divergenze.

Pilota di creativi AI: generazione di angoli + screening automatico della compilazione.

Il modello Early Quality (Prob (2nd _ dep )/ARPU _ D30) nella valutazione offline.

31-60 giorni - Modelli in provetta e controllo dei rischi

Abilita la ridistribuzione automatica del budget in base alla previsione Payback _ D30.

Antifrode-ML sopra le regole; metriche FPR/TPR e meccanismo di appello.

Bozza MMM: elasticità e «cosa se» per RPM/RAM; A/B-validazione delle decisioni.

61-90 giorni - Scala e sostenibilità

MLOps: monitoraggio della deriva, rotazione dei modelli/segreti, script di emergenza.

Personalizzazione dei CRM-off basati su LTV/Score (con vincoli RG).

Regolare retrò per creativi/sorgenti, aggiornamento dei dizionari UTM/fich.

10) Errori frequenti

1. Ottimizzazione per S/click invece di Payback/LTV.

2. Errore fuso orario/valuta - Fluttua D0/D1 e RE.

3. Nessuna idempotency - riprese FTD per i retrai.

4. Zero esplainability - il business non si fida, il modello è sullo scaffale.

5. Ignorare la compilazione è una crescita rapida, sanzioni rapide.

L'AI non aiuta a «indovinare», ma a scegliere in fretta e precisione quali legamenti ridimensionare, dove andare, quali creativi arriveranno a Payback e quali budget bruciano. Con il tracciato S2S puro, l'economia di coorte (NGR e non GGR), la disciplina UTM e MLOPS si trasforma da un termine di moda a un motore di analisi di funzionamento - e rende le vostre soluzioni riproducibili e redditizie.