Როგორ AI ოპტიმიზაციას უწევს მედია პაკეტს და მიზანს

შესავალი: AI = „ტვინი“ სუფთა მონაცემების თავზე

AI არ ცვლის სტრატეგიას, ის ქმნის შესყიდვების წრეს უფრო სწრაფად და სტაბილურად: იგი პროგნოზირებს კოჰორტის ხარისხს ადრეული სიგნალების მიხედვით, ანაწილებს ბიუჯეტს, ირჩევს აუდიტორიას და შემოქმედებას, აკონტროლებს შესაბამისობას. გასაღები - S2S მონაცემები, UTM დისციპლინა და guardrails.

1) სად არის AI ეფექტი

1. 1. ბიდინგი და პეიზაჟი

დინამიური bid/CPA/ROAS თვალყურს ადევნებს 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' და რისკს.

გლუვი pacing: ინარჩუნებს მოხმარებას Payback დერეფანში, თავიდან აიცილებს წუხილს დილით და საღამოს არ არის გადახრილი.

1. 2. მიზნობრივი და აუდიტორია

პროპენსიტის მოდელები: FTD/2nd-dep/Retention-look-alike სეგმენტების და პრიორიტეტული მტევნების ალბათობა.

Exclusion მოდელები: სავარაუდო churn/დაბალი LTV/frode, ჩვენ გამორიცხავს ჩვენებას ან ამცირებს განაკვეთს.

კონტექსტი/სემანტიკა: NLP შინაარსის საიტებზე pre-bid ფილტრაციისთვის.

1. 3. კრეატივები და ოფისები

ვიზუალური/NLP ემბედინგი - კუთხეების კლასტერიზაცია და bandit როტაცია (- greedy/Thompson).

წინამორბედი სკორპინგი შანსებს „დატოვონ learning“ და შეინარჩუნონ CR/ARPU.

1. 4. ბიუჯეტის განაწილება (Budget Allocation)

მრავალსაფეხურიანი პორტფელის მიდგომა: Payback _ D30 ალბათობის მიხედვით, სპენდის მოწყობა/geo/devaises არხებს შორის.

სცენარები „რა-თუ“ MMM/კაუზური მოდელებისგან.

1. 5. SmartLink/rutation

ტრაფიკის გადამისამართება ოფერებზე საუკეთესო ECRA/კოჰორტის ხარისხით, caps, Complaens და პრიორიტეტების გათვალისწინებით.

2) მონაცემთა არქიტექტურა AI მიზნებისათვის

შეკრება: UTM + 'click _ id', s2s მოვლენები 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, რედაქციების/პოსტბეკების, კრეატიული მეტამონაცემების ლოგოები.

საცავი: DWH (UTC დრო, გარიგების ვალუტა + „ანგარიშის ვალუტა“).

Fichy: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, კრეატიული ემბედინგი, წყარო/placement.

მოდელები: კლასიფიკაცია (frod/validence), რეგრესიები (ARPU/Payback), ბანდიტები, NLP/vision, MMM/საუზმე.

გააქტიურება: ბიდინგის/პეიზაჟის წესები, აუდიტორია (ოფისებში, CDP), SmartLINK API, CRM.

გარდიანი: Consent/RG, whitelist GEO/ასაკი, განაკვეთების/სიხშირის შეზღუდვები, სახელმძღვანელო override და decision logs.

3) გადაწყვეტილებების მათემატიკა (მარკეტინგის მეტრიკის ტილოში)

ფულის მიზნები:

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

Biding (იდეა):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	სიგნალები ]/მიზნობრივი Payback ', შემცირებული კოეფიციენტებით froda/chargeback რისკისთვის.

აუდიტორიის პრიორიტეტი:

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

კრეატიული/ოფისის ბანდიტის როტაცია:

ჩვენების გადანაწილება გამარჯვების პოსტერალური ალბათობის პროპორციულად, 10-20% დატოვა Exploration.

4) მიზნობრივი პრაქტიკა AI- სთან

4. 1. ზრდის აუდიტორია

თესლი: სწრაფი Payback კოჰორტები (ისტორიულად) - LAL 1-2% guardrails- დან გეო/ასაკში.

კონტექსტური ML: შეარჩიეთ ინვენტარი/თემა, სადაც უფრო მაღალია ვიდრე CR (reg FTD).

Moment-based: dayparting და მოვლენების „სიახლე“: ცხელი მომხმარებლები დაჭერილი არიან მაღალი bid, ცივი - იაფი შოუები.

4. 2. ეკონომიკის აუდიტორია

Exclusions: მაღალი სავარაუდო churn/bonus hanters/დაბალი LTV - განდევნა ან გაჭრა კურსი.

Frequency capping: შემცირების ანაზღაურების ML მრუდი სიხშირით (გადაკვეთა ოპტიმუმი, დააყენეთ ჭერი).

4. 3. კრეატიული მიზნები

მატჩის „კუთხე × სეგმენტი“: მაგალითად, სოციალური პროექტი უკეთესად შედის returning/Android LATAM- ში, ხოლო gameplay - new users/iOS EU- ზე.

5) შესაბამისობა, კონფიდენციალურობა და ეთიკა (სავალდებულო ჩარჩო)

Responsible მარკეტინგი: 18 +/21 +, არა „მსუბუქი ფული“, პრომო აშკარა პირობები.

Consent Mode/PII ჰიგიენა: URL- ში არ არის პირადი ინფო, კონვერტაციის სერვერი.

დისკრიმინაციის გარეშე: გამორიცხეთ მგრძნობიარე ატრიბუტები ფიჩიდან; fairness აუდიტი.

Guardrails: min/max bid, caps, manual stop ხარისხის გადახრისას.

6) AI შესყიდვების „ჯანმრთელობის“ 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, რეტრატირების%, მოვლენების წილი „click _ id“ გარეშე, შეუსაბამობა „ოპერატორთან“.

კრეატიულობა/მიზნობრივი: win-rate ვარიანტი, learning- ის დატოვების დრო, სიხშირე/ფსონი.

7) ხშირი შეცდომების თავიდან ასაცილებლად

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

2. ნედლეული UTM/დროის ზონები/ვალუტები - ბანაობს D0/D1 და ROI.

3. S2S- ში არ არსებობს idempotence - FTD დუბლები.

4. Exploration: გამორთულია Exploration - კრეატივები „იღუპებიან“, აუდიტორიას იწვებიან.

5. შესაბამისობის უგულებელყოფა არის აბანოები და აღჭურვილობის დაკარგვა.

6. გაყიდვაში არ არსებობს A/B - „მოდელები თაროზე“, არ არსებობს ნდობა.

8) ჩეკის ფურცლები

8. 1. გაშვებამდე

UTM პოლიტიკა, 'click _ id', s2s: 'g/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/ვალუტა, idempotence)
Conversion API, შეფერხებების ალერტები> 15 წთ, რედირექტების/პოსტბეკების ლოგოები
Seed სეგმენტები LAL, whitelist GEO/ასაკი, RG დისკლეიმერები
ძირითადი მოდელები: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
Guardrails: min/max bid, caps, სიხშირე, ხარისხის გაჩერების პირობები

8. 2. პირველი კვირა

შემოქმედებითი ბანდიტის როტაციის მფრინავი (10-20% Exploration)
Prob მანქანის პეიზაჟი (Payback _ D30); გადახრების ანგარიში
ანომალიების ალერტები: CR ჩავარდნები, ASN- ის ვარდნა, EMQ/პოსტბეკების ვარდნა

8. 3. 30-ე დღეს

კოჰორტული ცნობები: Cum _ ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback სეგმენტები
Peresbor LAL გამარჯვებული კოჰორტებზე, exclusion სიების განახლება
DDA/Last click და MMM ელასტიურობის შედარება, მიქსების კორექტირება

9) 30-60-90 განხორციელების გეგმა

0-30 დღე - ჩარჩო და „ადრეული სიმართლე“

სტანდარტიზდება S2S, ვალუტა/TZ, ჩართეთ Conversion API და ალერტები.

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

სინთეზი Early Quality + fraud-risk; დააკავშირეთ creative-scoring და ძირითადი bandit როტაცია.

31-60 დღე - Autologila და მასშტაბები

ჩართეთ Prob (Payback _ D30) მანქანის ბიდინგი/პეიზაჟი guardrails- ით.

გააფართოვეთ მიზნობრივი LAL/კონტექსტი-ML, დაამატეთ frequency-optimizer.

დააკავშირეთ SmartLink რუტაცია ოფშორული, ანტიფროდული გასაჩივრების პროცედურა.

A/B- სავალდებულო uplift არხებით/გეო.

61-90 დღე - სტრატეგია და სტაბილურობა

MMM/კაუზური მოდელები - ბიუჯეტის მიქსის ოპტიმიზაცია.

MLOps: დრიფტის მონიტორინგი, მოდელების/საიდუმლოებების როტაცია, გადაუდებელი წვრთნები (DLQ/retrais).

რეგულარული რეტრო სეგმენტები/კრემები, UTM/fich ლექსიკონის განახლება.

10) მინი ფლეიბუკები

მანქანის განაკვეთის წესი (ფსევდო):

თუ 'Prob' (Payback _ D30) არის 1 '-ში bid 10% -ით გაზრდა.
თუ 'c2' Prob
თუ 'Prob

კრეატიულობის როტაცია:

ახალი კრეატიულები იღებენ 15% ტრაფიკს; 100 + დაწკაპუნებით გარეშე reg ან CR <0.7 × medians - auto-stop. გამარჯვებული შოუს 60-70% -მდე არის.

აუდიტორია:

სეგმენტები Ret _ D7- ით <ბარიერი - განაკვეთის შემცირება/გამონაკლისი; VIP მტევანი მაღალი 'Prob (2nd _ dep)' - ით გაიზარდა bid და სიხშირე f.

AI მედია პაკეტს და მიზანს ახდენს „სახელმძღვანელო ხელნაკეთობიდან“ კონტროლირებად სისტემაში: პროგნოზირებს ხარისხს, აკონტროლებს განაკვეთებს/ბიუჯეტებს, პოულობს აუდიტორიას და როტაციას, იცავს ტარგეტის ფროდისა და შეცდომებისგან - ყველაფერი შესაბამისობისა და რეპონსირების ბაზრის ფარგლებში. სუფთა S2S წრედით, NGR- ის კოჰორტული ეკონომიკით, UTM დისციპლინით და მკაფიო guardrails- ით, ალგორითმები სტაბილიზაციას უკეთებენ Payback- ს და ზრდის LTV- ს, ხოლო გუნდი ფოკუსირებულია სტრატეგიულ ჰიპოთეზებსა და ახალ ზრდის წერტილებზე.