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メディアの購買とターゲティングをAIが最適化する方法
はじめに： AI=クリーンデータの上に「脳」
AIは戦略を置き換えるのではなく、調達回路をより速く、より安定させます。コホートの品質を早期シグナルで予測し、予算を分配し、観客とクリエイティブを選択し、コンプライアンスを遵守します。キー-S2Sデータ、UTM規律、ガードレール。
1）正確にAIが効果をもたらしているところ
1.1.ビディングとペーシング
動的入札/CPA/ROASは、'Prob （FTD）'、 'ARPU_D30'、およびリスクを考慮しています。
スムーズなペーシング：ペイバック回廊の流れを維持し、朝の燃焼を避け、夕方には暗くなります。
1.2.ターゲティングとオーディエンス
傾向モデル：FTD/2nd-dep/Retention→ルックアライクセグメントと優先度クラスタの確率。
除外モデル：確率的な解約/低LTV/詐欺→ショーから除外するか、レートを下げる。
コンテキスト/セマンティクス：事前入札フィルタリングのためのコンテンツサイト上のNLP。
1.3.クリエイティブとオファー
ビジュアル/NLP埋め込み→角度クラスタリングと帯域回転（ε -greedy/Thompson）。
「学習から抜け出す」こととCR/ARPUを保持することの予測的なスコアリングのオッズ。
1.4.予算の割り当て
マルチマーケットポートフォリオのアプローチ：チャネル/地理/デバイス間のスパンをシフトすることはPayback_D30可能性があります。
MMM/因果モデルからのWhat-ifシナリオ。
1.5.SmartLink/オファー
キャップ、コンプライアンス、優先順位を考慮して、トラフィックを最適なeCPA/コホート品質で提供するようにリダイレクトします。
2） AIターゲティングのためのデータアーキテクチャ
コレクション：UTM+'click_id'、 s2sイベント'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'、 GA4/MMP、リダイレクト/ポストバックログ、クリエイティブメタデータ。
ストレージ：DWH （UTC時間、トランザクション通貨+「レポート通貨」）。
特徴：recency/frequency/monetary、 device/geo/payment、セッション/エンゲージメント、クリエイティブな埋め込み、ソース/配置。
モデル：分類（詐欺/有効性）、回帰（ARPU/Payback）、盗賊、NLP/ビジョン、 MMM/因果マシン。
アクティベーション：入札/ペーシング規則、オーディエンス（オフィス、CDP）、 SmartLink API、 CRM。
ガーディアン：同意/RG、 GEO/年齢、レート/頻度制限、手動オーバーライドと意思決定ログ。
3）意思決定数学（マーケティング指標の概要）
お金の目標：- 'ROAS_Dn=NGR_Dn/支出'、 'Payback=min {n： Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}'、 'LTV=Σ NGR_t/（ 1+r）^{t/30}'。
- 'score=w1· Prob （FTD）+w2· Prob （2nd_dep）+w3· E ［ARPU_D30］ − w4· Risk_fraud'。
- 勝利の確率に比例してショーを再配布し、探査のために10-20％を残します。
4） AIターゲティング実践
4.1.成長するオーディエンス
シード：高速ペイバック付きコホート（歴史的に）→geo/ageによるガードレール付きLAL 1-2％。
コンテキストML： CR （reg→FTD）が高い在庫/トピックを選択します。
モーメントベース：イベントの日帰りと「新鮮さ」（リセンシー）：私たちは、安価なショーで高い入札、冷たいものでホットユーザーをキャッチします。
4.2.オーディエンスの節約
例外：非常に可能性の高いチャーン/ボーナスハンター/低LTV-ベットを除外またはカットします。
頻度おおうこと：頻度のリターンの減少のMLカーブ（私達は最適を渡りましたり、天井を置きます）。
4.3.クリエイティブターゲティング
コーナー×セグメントマッチング：たとえば、ソーシャルプルーフは返却/Android LATAMに、ゲームプレイは新しいユーザー/iOS EUに行きます。
5）コンプライアンス、プライバシー、倫理（必須フレームワーク）
対応可能なマーケティング：18+/21+、「簡単なお金」、明示的なプロモーション用語。
同意モード/PII衛生：URL、変換サーバー側に個人情報はありません。
差別なし：機密属性をフィーチャーから除外する。公平性の監査。
ガードレール：最低/最高の入札、帽子、質の偏差のための手動停止。
6）「健康」指標を購入するAI
「CR （click→reg）」、 「CR （reg→FTD）」、 「2nd_dep rate」、 「Retention_D7/D30」、 「Chargeback rate」。
経済：'CPA'、 'ARPU_D7/D30/D90'、 'Payback'、 'ROAS/ROI'。
テクニック：ポストバック遅延、p95レイテンシ、％リトレイ、'click_id'なしのイベントの割合、不一致「operator↔DWH」。
クリエイティブ/ターゲティング：win-rateオプション、学習終了までの時間、頻度/レートによる応答曲線。
7）頻繁な間違いおよび防ぐ方法
1.Payback/LTVの代わりに/EPC最適化をクリックします。
2.Raw UTM/タイムゾーン/通貨-D0/D1とROIをフロートします。
3.S2Sには特異性はありません-FTDは再訓練のために倍増します。
4.搾取におけるバイアス：探索はオフにされました-クリエイティブは「死にます」、観客は燃え尽きます。
5.コンプライアンスは無視されます-在庫の禁止と損失。
6.販売のA/B無し-「棚のモデル」、信頼無し。
8）チェックリスト
8.1.ローンチ前に
- UTMポリシー、'click_id'、 s2s： 'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback' （UTC/currency、 idempotency）
- 変換API、遅延アラート>15分、リダイレクト/ポストバックログ
- LAL用シードセグメント、GEO/age、 RG免責事項
- ベースモデル：初期品質、詐欺リスク、クリエイティブ・スコアリング
- ガードレール：最低/最高の入札、帽子、頻度、質の停止状態
8.2.最初の週
- クリエイティブ盗賊パイロット（10-20％探査）
- Probによる自動ペーシング（Payback_D30)；偏差レポート
- 異常アラート：CR障害、ASNスパイク、EMQ/ポストバックドロップ
8.3.30日目までに
- コホートレポート：Cum_ARPU D7/D30、 2nd-dep、セグメント別ペイバック
- 勝利コホートのLALリサンプリング、除外リストの更新
- DDA/ラストクリック対MMM弾性、ミックス調整
9） 30-60-90実施計画
0-30日-フレームワークと「初期の真実」
S2S、 通貨/TZを標準化し、変換APIとアラートを有効にします。
DWHショーケースを上げる：Cum_ARPU D7/D30、ペイバック、不一致レポート。
早期品質+詐欺リスクを実行します。創造的なスコアリングと基本的な盗賊の回転を接続します。
31-60日-自動ルールとスケール
ガードレールからProb （Payback_D30）による自動バイディング/ペーシングをオンにします。
LAL/context-MLターゲティングを拡張し、周波数オプティマイザを追加します。
SmartLink-rootingのオファー、詐欺防止アピール手順を接続します。
チャネル/地理によるA/Bアップリフト検証。
61-90日-戦略と持続可能性
MMM/因果モデル→予算ミックス最適化。
MLOps：ドリフトモニタリング、モデル/シークレット回転、緊急ドリル（DLQ/リトレイ）。
セグメント/クリエイティブによる定期的なレトロ、UTM辞書/機能の更新。
10）ミニプレイブック
オートベットルール（擬似）：- 'Prob （Payback_D30） ≥ θ 1'→入札をx％増やす。
- if 'θ 2 ≤ Prob <θ 1'→左；
- 'Prob <θ 2'または'CR （reg→FTD）'がX σ→bid/turn on capによって低下する場合。
- 新しいクリエイティブはトラフィックの15％を受け取ります。regsまたはCRのない100+クリックで<0。7 ×中央値-自動停止。勝者→最大60〜70％のインプレッション。
- Ret_D7<しきい値→レート削減/除外；'Prob （2nd_dep）'が高いVIPクラスタ→入札と≤率f。
AIは、メディアの購買とターゲティングを「マニュアルクラフト」から制御されたシステムに取り入れます。品質を予測し、料金/予算を管理し、視聴者とローテーションを見つけ、詐欺から保護し、エラーをターゲティングします。純粋なS2S回路、NGRのコホート経済学、UTM規律と明確なガードレール、アルゴリズムはペイバックを安定させ、LTVを成長させ、チームは戦略的仮説と新しい成長ポイントに焦点を当てています。