Როგორ ავტომატიზირებს AI მედია ტრაფიკის ავტომატიზაციას

შესავალი: „ხელით საკრუიზო“ კონტროლირებადი ავტომატიზაციამდე

კლასიკური მედია პაკეტი ეყრდნობა ხალხს: მენეჯერი აკონტროლებს განაკვეთებს, სიხშირეს, კრემებს, ოფისებს. AI ამას დახურულ ციკლად აქცევს:

ეს პროგნოზი - გამოსავალი - მიტანა - უკუკავშირი, სადაც ალგორითმები აკონტროლებენ განაკვეთებს, ბიუჯეტებს, კრეატიებსა და ნაკადებს როტაციას, ხოლო ხალხი ადგენს მიზნებს, წესებს და აკონტროლებს რისკებს.

1) კონკრეტულად რა ავტომატიზაციას უწევს AI

1. ფსონები და პეიზაჟი

ასწორებს bid/CPA/target ROAS კამპანიის/ad set/აუდიტორიის დონეზე.

შეუფერხებლად ხარჯავს ყოველდღიურ/ყოველკვირეულ ბიუჯეტს სამიზნე Payback- ის ქვეშ.

2. ბიუჯეტის განაწილება (Budget Allocation)

ადრეული ხარისხის სიგნალების საფუძველზე (D1/D3) და ARPU _ D30/Payback პროგნოზს შორის სპენდის მოწყობა.

3. კრეატიული და ოფშორული როტაცია

Bandit მოდელები (greedy/Thompson) ირჩევენ საუკეთესო კუთხეს/ფორმატს, გამორთეთ „მკვდარი“ პარამეტრები.

SmartLink/ვერტიკალური რუტაცია ECRA- ს/კოჰორტის ხარისხის მიხედვით.

4. ტრეფიკის ორკესტრი

Autocapes/შოუს სიხშირე, გეო-სპლიტი, მიწოდების საათები (dayparting), მოწყობილობის სპლიტი.

ინციდენტების წყაროების შეცვლა (SLA/პოსტბეკის შეფერხებები).

5. რისკის კონტროლი

კრეატიული/ლენდების ანტიფროზი და სკრინინგი (18 +/RG, „მსუბუქი ფულის“ გარეშე).

Guardrails: განაკვეთების შეზღუდვები, თეთრი GEO/target 18 +/21 +, გაჩერების წესები.

2) AI მედია შესყიდვების არქიტექტურა

მონაცემთა შეგროვება

UTM + 'click _ id', GA4/MMP, S2S: 'g/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', რედაქციების/პოსტბეკების ლოგები, კრეატიული მეტამონაცემები.

შენახვა/მომზადება

DWH (BigQuery/Redshift) - fick- ის ფანჯრები: ჩანაწერები/frequency/monetary, მოწყობილობა/geo/payment, ადრეული ქცევითი სიგნალები, კრეატიული ემბედინგი.

მოდელები

Early Quality: Prob(FTD), Prob(2nd_dep), прогноз `ARPU_D30/Payback`.

Budget & Bidding: bandits + რეაგირების რეგრესიები, რომლებიც შეზღუდულია წესებით.

Creative/OFTER Selector: ვიზუალური/NLP embedings + bandits.

ანტიფროდი/ანომალია: წესების ჰიბრიდი (IP/ASN/velocity) და ML.

გააქტიურება

API სარეკლამო პლატფორმები (განაკვეთების/ბიუჯეტების წესები), SmartLink/offer router, Conversion API, CRM/retenshny გამომწვევი.

გარდიანი

Complaens/Responsible Marketing, Consent/კონფიდენციალურობა, სახელმძღვანელო override, decision logs.

3) გადაწყვეტილების მათემატიკა (გამარტივებული)

ფულის მიზანი:

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

Bidding:

`bid_t ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	სიგნალი ]/სამიზნე Payback '.

Budget Shifting (bandit):

CT- ზე ერთხელ, ჩვენ ბიუჯეტს ვანაწილებთ პოსტერორიული ანაზღაურების შანსების პროპორციულად Exploration- ით (მაგალითად, ტომპსონის კამპინგი).

4) როგორ მუშაობს დღეს

D0-D1: გაშვება და ადრეული ფილტრაცია

Early Quality მოდელი აფასებს ლიგატებს (× geo × devais × კრეატიული წყარო), ადგენს საწყის განაკვეთებს და ქუდებს.

ანტიფროდი წყვეტს ASN/ბოტებს; კრეატიული/ლენდების შესაბამისი სკანირება.

D2-D7: თვითგანათლება და გადანაწილება

ბანდიტები „სწავლობენ“: საუკეთესო კუთხეები/ფორმატები უფრო მეტ ტრაფიკს იღებენ, სუსტი - გამორთულია.

პეიზინგი ასწორებს მიწოდებას, დერეფანში ინახავს CPA/Payback.

D8-D30: კონსოლიდაცია და მასშტაბები

ბიუჯეტი მიდის სტაბილურ ლიგატებში; განაკვეთების ინდექსირება კოჰორტებისთვის (2nd-dep, ARPU _ D30).

დაემატა ახალი კრეატიული პაკეტები; SmartLink ასწორებს ოფისებს.

5) „ჯანმრთელობის“ ავტომატიზაციის ძირითადი მეტრიკა

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

ეკონომიკა: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Payback', 'ROAS/ROI'.

ტექნიკა: პოსტბეკების შეფერხება, p95 ლატენტობა,% რეციდივი, მოვლენების წილი 'click _ id' გარეშე, შეუსაბამობა „DWH ოპერატორს“.

შემოქმედება/ოფერები: win-rate ვარიანტი, learning- ის დატოვების დრო, Payback- ის ზრდა.

6) რისკები და როგორ შევიკავოთ თავი

Overfiting „გუშინდელი“ ტენდენციებისთვის - temporal split, მოცურების გადამზადება.

ინფრასტრუქტურის ბანაკები (პოსტბეკები, მოხსენებები) - ალერტები> 15 წთ, DLQ, backoff-retrai.

შესაბამისობის დარღვევები - მანქანის სკრინინგი + სახელმძღვანელო შურისძიება, აკრძალვები risky ფორმულირებაზე.

პერსონალიზაცია RG- ს გარეშე არის სიხშირის/ბონუსის ლიმიტები, სეგმენტების აუდიტი.

„ერთი ალგორითმი ყველაფრისთვის“ არის მოდულური არქიტექტურა, guardrails, სახელმძღვანელო override.

7) AI მედია პაკეტის გაშვების ჩეკის სია

მონაცემები და ტრეკინგი

UTM პოლიტიკა, 'click _ id', s2s: 'g/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/ვალუტა, idempotence)
Conversion API/server side მოვლენა, შეფერხებების ალერტები> 15 წთ
რედაქციის/პოსტბეკის ლოგოები, კორელაცია 'click _ id/event _ id'

მოდელები და წესები

Early Quality (Prob(FTD), Prob(2nd_dep), ARPU_D30)
Bandit შემოქმედებისთვის/ოფერებისთვის + პეიზაჟი/ბიდ წესები
ანტიფროდი: მოწყობილობა/IP/ASN + ML, გასაჩივრების პროცედურა
შესაბამისობის სკრინინგი (18 +/RG, ენა/ვალუტა/GEO), whitelist GEO

გააქტიურება და კონტროლი

ინტეგრაცია პლატფორმების API- დან და SmartLink
Guardrails: min/max bid, caps, სიხშირე, Payback/ხარისხის გაჩერების პირობები
Decision logs, სახელმძღვანელო override, ყოველკვირეული რეტრო

8) კეისი „ადრე/შემდეგ“

სიტუაცია	სანამ	AI- ს შემდეგ
ცუდი კვირა, CPC ზრდა	სახელმძღვანელო განაკვეთების შემცირება, მოცულობის დაკარგვა	Paysing ინახავს მიწოდებას, ანაწილებს სპენდს მაღალი Prob (Payback)
შემოქმედება დაიღალა	გვიანი რეაქცია	Bandit გამორთავს დაღლილებს, შეამოწმებს ახალ პაკეტებს, ამცირებს დროს learning- ში
Frode ნახტომი ASN- ზე	გვიან მოხსენება, კამათი ოპერატორთან	ალერტი + ავტომატური მკაცრი ფილტრი, წყაროების შავი სია, შენახული ბიუჯეტი

9) მინი პროცედურები

მანქანის განაკვეთის წესი (ფსევდო):

თუ 'Prob (Payback _ D30) - ს 1' - ს შეუძლია გაზარდოს bid x% -ით;
თუ 'c2' Prob
თუ 'Prob

კრეატიულობის როტაცია:

ახალი ვარიანტები მიიღება 10-20% ტრაფიკი (Exploration); გამარჯვებული - 60-70% -მდე (ექსპოზიცია). გაჩერება 100 + დაწკაპუნებით გარეშე ან CR ქვემოთ არის საშუალო × 0.7.

10) 30-60-90 განხორციელების გეგმა

0-30 დღე - ჩარჩო და ჰიგიენა

სტანდარტიზდება s2s და ვალუტები/TZ, ჩართეთ Conversion API და alertes.

ასწიეთ DWH ფანჯრები: Cum _ ARPU D7/D30, Payback კორტზე, განსხვავებების ანგარიში.

offline Early Quality offline; დააკავშიროთ კრეატიული სკანირება.

31-60 დღე - პირველი ავტო მენეჯმენტი გაყიდვაში

ჩართეთ ავტო-პეიზაჟი და Prob (Payback _ D30) გასწვრივ guardrails.

განლაგეთ კრეატიული ბანდიტის როტაცია და SmartLink ოფერები.

დააყენეთ ანტიფროდ-ML წესების თავზე; შეიყვანეთ სააპელაციო პროცედურა.

A/B- სავალდებულო uplift (კამპანიების გაერთიანება/გეო).

61-90 დღე - მასშტაბები და სტაბილურობა

გააფართოვეთ არხები/გეო; დაამატეთ სეზონური სკრიპტები.

MLOps: დრიფტის მონიტორინგი, მოდელების/გასაღებების როტაცია, გადაუდებელი სავარჯიშოები (DLQ/BD ვარდნა).

მეტრიკის და პლეიბუკების საბოლოო პაკეტი: როდესაც ალგორითმი მოძრაობს, როდესაც - სახელმძღვანელო ოვერრიდი.

11) ხშირი შეცდომები და როგორ მოვერიდოთ მათ

1. დაწკაპუნების/ERS ოპტიმიზაცია Payback/LTV- ის ნაცვლად.

2. ნედლეული მონაცემები და დროის ზონები „ბანაობს“ D0/D1 და ROI.

3. არ არსებობს idempotence - FTD დუბლირების დროს.

4. კომპოზიციის უგულებელყოფა - აკრძალვები/სანქციები, აღჭურვილობის დაკარგვა.

5. ტესტის ნაშთები ძალიან ნაადრევია - ილუზორული „გამარჯვებულები“.

6. მოდულების ნაცვლად, მონოლითის მართვა რთულია, რისკი იზრდება.

AI ავტომატიზაციას უწევს მედია პაკეტს, როდესაც თქვენ გაქვთ სუფთა მონაცემთა ნაკადი, S2S წრე, UTM დისციპლინა და Payback/LTV მკაფიო მიზნები. დაამატეთ Early Quality, bandit rotation, მანქანის პეიზაჟი მკაცრი guardrails- ით, ანტიფროდიული და შესაბამისობის სკანირებით - და შესყიდვა სახელმძღვანელო ხელნაკეთობიდან გადაიქცევა კონტროლირებად სისტემად, სადაც ალგორითმები ინახავს ზღვარს, ხოლო გუნდი ორიენტირებულია სტრატეგიულ ჰიპოთეზებსა და ახალ ზრდის წერტილებზე.