Როგორ ეხმარება AI სარეკლამო კამპანიების ანალიზს

შემოღება: AI - ჰიპოთეზის ამაჩქარებელი, გამოსავალი ფულისთვის

AI არ არის „ჯადოსნური ღილაკი“, არამედ სუპერსტრუქტურა სუფთა მონაცემებსა და მოწესრიგებულ პროცესებზე. ის ამცირებს დროს იდეასა და დადასტურებულ შედეგს შორის: ის ამბობს, რომ შეამოწმეთ, სად უნდა გაჭრა სპენდი, რა კრეატიულია მასშტაბური და როგორ უნდა დაიცვათ ზღვარი.

1) სადაც AI იძლევა ყველაზე დიდ ეფექტს

1. 1. ხარისხის და ანაზღაურების პროგნოზი

Early Quality (D1/D3): ადრეული სიგნალების მოდელი (წყარო, მოწყობილობა, გეო, პირველი მოქმედებები) პროგნოზირებს 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd _ dep)', 'ARPU _ D30'.

Payback & LTV: რეგრესიები/გრადიენტი ბუსტინგი შეფასებულია 'Cum _ ARPU _ D30/D90' და ანაზღაურებადი დღე.

მინი ფორმულები:

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

1. 2. ბიუჯეტისა და განაკვეთების ოპტიმიზაცია

Bandit მოდელები/reinforcement: ბიუჯეტი გადადის საუკეთესო ლიგატებთან „ღობეებთან“ (cap, შესაბამისობა, სიხშირე).

Pacing პროგნოზის მიხედვით: დღის სპენდი ნაწილდება ანაზღაურების ალბათობის გათვალისწინებით.

1. 3. ატრიბუტი და MMM

კომპოზიციური ატრიბუტი: მოდელები ანაწილებენ არხების წვლილს ნაწილობრივი მონაცემებში (post-privacy).

MMM (მარკეტინგი Mix მოდელირება): ML რეგრესიები აფასებენ ელასტიურობას და „diminishing returns“ - ს, რაც მიუთითებს იმაზე, თუ სად უნდა გადავიდეს ბიუჯეტი.

1. 4. შემოქმედებითი ანალიტიკა

NLP/ვიზუალური ემბედინგები კლასტერიზებენ კრეატიულობას „კუთხეებში“ (ემოციები, ოფფერი, სოციალური დეკლარაცია) და უკავშირდება CR/ARPU- ს.

ვარიანტების წარმოქმნა (საავტორო უფლებები/ვიზუალური) + წინასწარი ესკალაცია „წარმატების ალბათობა“ - ტესტის პრიორიტეტი.

1. 5. ანტიფროდი და ანომალიები

წესების ერთობლიობა (IP/ASN/velocity) და ML (მოვლენების თანმიმდევრობის ანომალიები) ამცირებს ნაგავს და ჩარჩბეკებს, იცავს ROI.

1. 6. კოჰორტის ანალიზი და CRM

მოდელები კლასიფიკაციას უწევს კოჰორტებს LTV/retenshn- ის მიხედვით, იწყება CRM გამომწვევი (პირადი მისიები/ოფერები) - Responsible Marketing- ის შესაბამისად.

2) მონაცემთა არქიტექტურა AI ანალიზით

შეკრება: UTM + 'click _ id' S2S მოვლენები ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback'), GA4/MMP - გადახდის ლოგოები.

საცავი: DWH (BigQuery/Redshift), მოვლენები UTC- ში, ვალუტის გარიგების თანხები + ანგარიშის ვალუტა.

Fichi: ჩანაწერები/frequency/monetary, geo/devais/გადახდის მეთოდი, კრეატიული ემბედინგი, ადრეული ქცევითი თვისებები.

მოდელები: კლასიფიკაცია (შესაბამისობა/ფროიდი), რეგრესია (ARPU/LTV), ბანდიტები/პაკეტი, NLP/vision შემოქმედებისთვის, MMM.

გააქტიურება: biding წესები, SmartLink/offer მარშრუტიზაცია, BI, CRM სეგმენტები.

გარდიანი: შესაბამისობა/Consent Mode, explainability, სახელმძღვანელო override, გადაწყვეტილებების ჟურნალი.

3) კონკრეტული შემთხვევები „ადრე/შემდეგ“

მიმართულება	AI- მდე	AI- სთან
წყაროების შერჩევა	eCPC/EPC გადაწყვეტილებები	„მკვდარი“ ლიგატების მოწყვეტა Early Quality (D1/D3)
პეიზაჟი/ფსონები	სახელმძღვანელო + შეფერხებები	Prob (Payback _ D30) მანქანის პეიზაჟი უფრო სტაბილურია, ვიდრე დივერსიული
შემოქმედება	6-8 ტესტი/კვირა	40-60 ვარიაცია/კვირა + წარმატების მორიელი, უფრო სწრაფად გამოსავალი learning
ანომალიები	postfactum	ალერტები lag/ხელმოწერებზე/ASN, ნაკლები S2S- ის ზარალი
ბიუჯეტის მიქსი	ისტორიული დაყოფა	ბიუჯეტის MMM გადარიცხვა uplift- ის შემოწმებით

4) როგორ ავარჯიშოთ მოდელები მოტყუების გარეშე

მიზანია ფულის შესახებ: ოპტიმიზაცია Payback/LTV და არა დაწკაპუნება.

Temporal split: train/valid/test დროში (roll-forward).

Leakage stop: არ არის „მომავალი“ ინფორმაცია ფიჩებში.

Explainity: SHAP/feature importance - ბიზნესის და შესაბამისობის ნდობა.

ონლაინ შემოწმება: A/B ან holdout, ანგარიში uplift და ნდობის ინტერვალებით.

5) მეტრიკები, რომლებსაც უყურებთ

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

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

ტექნიკა: პოსტბეკების შეფერხება,% რეაგირება, p95 ლატენტობა, მოვლენების წილი „click _ id“ გარეშე, შეუსაბამობა „ოპერატორთან“.

6) გამოსავალი ვიზუალიზაცია

Heatmap Cum _ ARPU (კოჰორტის × დღეები) - კუდის დახრილი.

Gain/response curves from MMM- დან - სადაც არის გაჯერება და სპენდის ოპტიმალური.

Feature impact კრეტებზე - რა კუთხეები მოძრაობს CR.

Payback წერტილები არხებით/კრეატიებით - წამგებიანი CPA ხაზი.

7) რისკების შემცირება

ნედლეული მონაცემები - ჭკვიანი ნაგავი. დაიწყეთ S2S ჰიგიენა და ვალუტები/TZ.

ოვერფიტინგი მცირე ნიმუშებზე. შეინარჩუნეთ ენერგიის ბარიერები და რეგულირება.

შესაბამისობა. კრეატიული მანქანების ფილტრები (18 +/RG, დაპირებების აკრძალვა), მიზნობრივი პოლიტიკა.

პერსონალიზაციის ეთიკა. ბონუსების/სიხშირის შეზღუდვები, RG- ს პატივისცემა და თანხმობები.

8) AI ანალიტიკის განხორციელების ჩეკების სია

მონაცემები

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM პოლიტიკა და 'click _ id', რედირექტების/პოსტბეკების ლოგოები, ალერტები lag> 15 წთ
GA4/MMP დაკავშირებულია, Export and DWH, FX კურსების თარიღით

მოდელები და პროცესები

მიზნები: Payback _ D30/LTV _ D90/Prob (2nd _ dep)
Temporal split, leakage კონტროლი, baseline წესები
Explainability + decision logs, ручной override
გააქტიურების არხები: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

შესაბამისობა/უსაფრთხოება

Consent Mode/კონფიდენციალურობა, no PII URL- ში
RG ფილტრები, კრეატიული აუდიტი, ბრენდის უსაფრთხოება
ინციდენტებისა და დავების პოლიტიკა, მოდელების ვერსია და გასაღებები

9) 30-60-90 გეგმა

0-30 დღე - ჩარჩო და „სუფთა“ მეტრიკა

S2S და ვალუტის სტანდარტიზაცია/TZ; აამაღლეთ შეფერხებები/შეცდომები.

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

AI კრეატიული მფრინავი: კუთხეების წარმოქმნა + ავტომატური სკრინინგი.

მოდელი Early Quality (Prob (2nd _ dep )/ARPU _ D30) ოფლაინ შეფასებაში.

31-60 დღე - პროდუქტების მოდელები და რისკების კონტროლი

Payback _ D30- ის (guardrails) პროგნოზის მიხედვით, შეიტანეთ მანქანის პეიზაჟი/ბიუჯეტის გადანაწილება.

ანტიფროდ-ML წესების თავზე; მეტრიკა FPR/TPR და გასაჩივრების მექანიზმი.

MMM პროექტი: ელასტიურობა და „რა-თუ“ SRM/ფსონების მიხედვით; A/B გადაწყვეტილებები.

61-90 დღე - მასშტაბები და სტაბილურობა

MLOps: დრიფტის მონიტორინგი, მოდელების/საიდუმლოებების როტაცია, გადაუდებელი სცენარები.

LTV/სკორებზე დაფუძნებული CRM ოფერების პერსონალიზაცია (RG შეზღუდვებით).

რეგულარული რეტრო კრემების/წყაროების მიხედვით, UTM/fich ლექსიკონის განახლება.

10) ხშირი შეცდომები

1. Payback/LTV- ის ნაცვლად CERS/კლიშეების ოპტიმიზაცია.

2. დროის ზონების/ვალუტის შეცდომები - „ბანაობა“ D0/D1 და ROI.

3. არ არსებობს idempotence - FTD- ს დუბლირება.

4. ნულოვანი ექსპლუატაცია - ბიზნესი არ ენდობა, მოდელი „თაროზე დევს“.

5. შესაბამისობის უგულებელყოფა არის სწრაფი ზრდა და სწრაფი სანქციები.

AI ხელს უწყობს არა „გამოცნობას“, არამედ უფრო სწრაფად და უფრო სწორად არჩევას: რა კავშირები უნდა გავაფორმოთ, სად წავიდეთ, რომელი კრეატიულები მოვა Payback- ში, არამედ რა ბიუჯეტი დაწვეს. სუფთა S2S წრედით, კოჰორტული ეკონომიკით (NGR- ით და არა GGR- ით), UTM და MLOps AI- ის დისციპლინა მოდის ტერმინიდან გადაიქცევა ანალიზის სამუშაო ძრავად - და თქვენს გადაწყვეტილებებს რეპროდუქციულ და მომგებიანად აქცევს.