Come AI ottimizza il ritorno multimediale e il targeting

Introduzione: AI = «cervello» sopra i dati puliti

L'IA non sostituisce la strategia, rende il circuito di acquisto più veloce e sostenibile, prevedendo la qualità della coorte ai primi segnali, distribuendo il budget, selezionando pubblico e creativi rispettando la compliance. La chiave sono dati S2S, disciplina UTM e guardrail.

1) Dove esattamente l'AI produce effetti

1. 1. Biding e pacing

Bid/CPA/ROAS dinamico guardato su Prob (FTD), ARPU _ D30 e rischio.

Pacing fluido: mantieni il flusso nel corridoio Payback, eviti i disordini al mattino e il disordine di sera.

1. 2. Targeting e pubblico

Modelli propensiti: probabilità FTD/2nd-dep/Retention-look-alike segmenti e cluster prioritari.

Modelli di espulsione: probabile churn/basso LTV/frodo eliminato dalle proiezioni o ridotto il tasso.

Contesto/semantica: NLP nei siti di contenuti di filtraggio pre-bid.

1. 3. Creativi e offerenti

Gli embeddings visivi/NLP → il clustering degli angoli e la rotazione bandit.

Scorre le probabilità predittive di uscire dal learning e tenere CR/ARPU.

1. 4. Distribuzione budget

L'approccio multi-portafoglio è quello di trasferire lo spend tra i canali/geo/device in base alla probabilità di Payback _ D30.

Script «se» da modelli MMM/causali.

1. 5. SmartLink/off-router

Reindirizzare il traffico agli offerenti con la migliore qualità/eSRA con caps, compilation e priorità.

2) Architettura dei dati per il target AI

Raccolta: UTM + 'click _ id', eventi s2s 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/changeback', GA4/MMP, loghi di reading/post, creat metadati.

Archivio: DWH (UTC-Time, valuta transazione + valuta rapporto).

Ficci: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, sessione/engagement, creat-embedding, source/place.

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

Attivazione: regole di biding/pacing, pubblico (uffici, CDP), API, CRM.

Guardiani: Consent/RG, whitelist GEO/età, limiti di puntata/frequenza, override manuale e definizione logs.

3) Matematica delle soluzioni (nel canvo delle metriche di marketing)

Obiettivi di denaro:

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

Biding (idea):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	segnali ]/target Payback ', con coefficienti di riduzione per il rischio di frode/engeback.

Priorità di pubblico:

`score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.

Bandit-rotazione creativi/offer:

ridistribuire le proiezioni proporzionalmente alla probabilità posteriale di vincere, lasciando il 10-20% sull'esplorazione.

4) Pratica targeting con AI

4. 1. Pubblico in crescita

Seed: coorti con rapido payback (storicamente) → LAL 1-2% con guardrail per geo/età.

Content ML - Seleziona l'inventario/i temi sopra CR (reg→FTD).

Momento-based: dayparting e «freschezza» degli eventi: utenti caldi catturati con bid elevati, mostre fredde a basso costo.

4. 2. Pubblico risparmio

Exclusions: churn/bonus-hunter ad alta velocità/LTV bassa - escludiamo o tagliamo la puntata.

Frequency capping: curva ML decrescente in base alla frequenza (attraversiamo la mente, posizioniamo il soffitto).

4. 3. Creat targeting

Matching angolo x segmento: ad esempio, il social proof è più adatto al returning/Android LATAM e il gameplay al nuovo EU.

5) Complaens, privacy ed etica (cornici obbligatorie)

-marketing: 18 +/21 +, no «soldi facili», condizioni promozionali chiare.

Consent Mode/PII - Nessuna informazione personale nell'URL, server-side di conversione.

Nessuna discriminazione: escludi gli attributi sensibili dalla Fiech; controllo fairness.

Guardrails: min/max bid, caps, manual stop in caso di anomalie di qualità.

6) Metriche «salute» acquisti AI

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

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

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

Creat/targeting: versione win-rate, tempo prima di uscire dal learning, curve response a frequenza/tasso.

7) Errori frequenti e come evitare

1. Ottimizzazione click/ERS al posto di Payback/LTV.

2. UTM crude/fuso orario/valuta - Fluttua D0/D1 e ROY.

3. Nessuna idempotency in S2S - riprese FTD per i retrai.

4. Distorsione in esplorazione: disattivata l'esplorazione - creativi «muoiono», pubblico bruciato.

5. Ignorare la compilazione - bana e perdere l'inventario.

6. Nessun A/B in vendita è «modello sullo scaffale», nessuna fiducia.

8) Assegno fogli

8. 1. Prima di avviare

Criteri UTM, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/changeback' (UTC/valuta, idempotency)
Conversion API, alert di ritardo> 15 min, loghi di reading/postbeek
Segmenti di seed per LAL, whitelist GEO/età, dischi RG
Modelli di base: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
Guardrails: min/max bid, caps, frequenza, condizioni di qualità

8. 2. Prima settimana

Pilota di rotazione bandit creativi (10-20% esplorazione)
Peacing automatico per Prob (Payback _ D30); Report di deviazione
Alert di anomalie: insuccessi CR, picco ASN, caduta EMQ/postback

8. 3. Entro il 30/o giorno

Rapporti di coorte: Cum _ ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback per segmenti
Perimetro LAL sui coorti vincenti, aggiornamento dei fogli exclusioni
Confronto tra DDA/Last click e elasticità MMM, regolazione del mix

9) Piano di implementazione

0-30 giorni - Ossatura e «verità precoce»

Standardizzare S2S, valute/TZ, includere l'API Convertion e gli alert.

Alzate le vetrine DWH: Cum _ ARPU D7/D30, Payback, Report delle divergenze.

Eseguire Early Quality + fraud-risk; collegare il creative-scoring e la bandit-rotation di base.

31-60 giorni - Correzione automatica e scala

Attivare l'auto-biding/packing per Prob (Payback _ D30) con guardrail.

Espandere il targeting LAL/contesto-ML, aggiungere frequency-facilitizer.

Collegare SmartLink-router offshore, procedura di appello antifrode.

A/B-validazione uplift attraverso i canali/geo.

61-90 giorni - Strategia e sostenibilità

Modelli MMM/causali per ottimizzare il mix di bilancio.

MLOps: monitoraggio della deriva, rotazione dei modelli/segreti, esercitazioni di emergenza (DLQ/retrai).

Retro regolare per segmenti/creativi, aggiornamento dei dizionari UTM/fich.

10) Mini playbook

Regola di puntata auto (pseudo):

Se Prob (Payback _ D30) 1 ', è possibile aumentare il bid del x%;
se "≤ 2" Prob <→ 1 "lascia;
se "Prob < 2" o'CR ( ) "cade su X abbassare il bid/abilitare il gap.

Rotazione creativa:

I nuovi creativi ricevono il 15% del traffico; a 100 + click senza o CR <0,7 x mediana - auto-stop. Il vincitore raggiunge il 60-70% delle proiezioni.

Pubblico:

Segmenti con Ret _ D7

AI porta il ritorno multimediale e il targeting da un'artigianato manuale "a un sistema controllato: predisce la qualità, gestisce i tassi/budget, trova il pubblico e le rotazioni, protegge contro i frodi e gli errori target - tutto all'interno della compliance e di Responcible Marketing. Con il tracciato S2S puro, l'economia di coorte NGR, la disciplina UTM e gli algoritmi di guardia nitidi stabilizzano Payback e crescono LTV, mentre il team si concentra su ipotesi strategiche e nuovi punti di crescita.