AI가 광고 캠페인 분석에 도움이되는 방법

소개: AI는 "가설 → 솔루션 → 돈" 사이클의 액셀러레이터입니다

AI는 "매직 버튼" 이 아니라 깨끗한 데이터 및 훈련 된 프로세스에 대한 추가 기능입니다. 아이디어와 입증 된 결과 사이의 시간을 단축시킵니다. 테스트 대상, 지출 감소 장소, 확장 대상 크리에이티브 및 마진 보호 방법을 알려줍니다.

1) AI가 가장 큰 영향을 미치는 곳

1. 1. 품질 및 회수 예측

초기 품질 (D1/D3): 초기 신호 (소스, 장치, 지오, 첫 번째 동작) 를 기반으로 한 모델은 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd _ dep)', 'ARPU _ D30' 을 예측합니다.

회수 및 LTV: 회귀/그라디언트 부스팅 속도 'Cum _ ARPU _ D30/D90' 및 회수 일.

미니 공식:

'ROAS _ Dn = NGR _ Dn/Spend', 'Payback = min {n: Cum _ ARPU _ Dn

1. 2. 예산 및 요금 최적화

산적 모델/갱신: 예산을 "울타리" (캡, 규정 준수, 빈도) 를 사용한 최상의 링크로 이전하십시오.

예측 간격: 투자 회수 확률을 고려하여 일일 지출이 분배됩니다.

1. 3. 기여 및 MMM

종합 속성: 모델은 부분 데이터 (개인 정보 보호 후) 로 채널의 기여를 배포합니다.

MMM (Marketing Mix Modeling): ML 회귀는 탄력성과 "수익 감소" 를 평가하여 예산 변경 위치를 제안합니다.

1. 4. 크리에이티브 분석

NLP/시각적 임베딩은 "코너" (감정, 제안, 사회적 증거) 에서 클러스터 크리에이티브를 제공하고 CR/ARPU와 연관됩니다.

변형 생성 (저작권/비주얼) + "성공 확률" 의 예측 점수 → 테스트 우선 순위.

1. 5. 사기 방지 및 이상

규칙 (IP/ASN/speeds) 과 ML (이벤트 시퀀스 이상) 의 조합은 가비지와 충전을 줄여 ROI를 보호합니다.

1. 6. 코호트 분석 및 CRM

모델은 책임있는 마케팅에 따라 LTV/Retensh의 코호트를 분류하고 CRM 트리거 (개인 임무/제안) 를 시작합니다.

2) AI 분석을위한 데이터 아키텍처

수집: 이벤트의 UTM + 'cluck _ id' → S2S ('등록/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') → GA4/MMP → 지불 로그.

스토리지: UTC의 이벤트 인 DWH (Bigquery/Redshift) 는 트랜잭션 통화 + 보고서 통화로 표시됩니다.

특징: 최근/주파수/통화, 지리/장치/지불 방법, 창의적 임베딩, 초기 행동 징후.

모델: 분류 (유효성/사기), 회귀 (ARPU/LTV), 도적/페이싱, 크리에이티브를위한 NLP/비전, MMM.

활성화: 입찰 규칙, SmartLink/제공 라우팅, BI 보고서, CRM 세그먼트.

Gardians: 준수/동의 모드, 설명 불가능, 수동 재정의, 의사 결정 로그.

3) 특정 사례 전/후 사례

방향	AI 이전	인공 지능
소스 선택	eCPC/EPC 솔루션	조기 품질 (D1/D3) 에 따라 "죽은" 인대 차단
페이싱/베팅	수동 + 지연	Prob (Payback _ D30) 에 따른 자동 페이싱, 배송보다 안정적
크리에이티브	6-8 테스트/주	40-60 변형/주 + 득점 성공, 학습 종료
Anomalies	사실 후	지연/서명/ASN 경고, 손실 감소 S2S
예산 믹스	역사적 분할	향상 점검을 통한 MMM 예산 이전

4) 자기기만없이 모델을 훈련시키는 방법

목표는 돈에 관한 것입니다. 클릭이 아닌 Payback/LTV를 최적화하십시오.

시간 분할: 시간별 훈련/유효성/테스트 (롤 포워드).

누출 중지: 기능에 "미래" 정보가 없습니다.

설명 가능성: wwwP/기능 중요성 → 비즈니스 신뢰 및 규정 준수.

온라인 점검: A/B 또는 홀드 아웃, 향상 및 신뢰 구간에 대해보고하십시오.

5) 볼 메트릭

'CR (클릭 → reg)', 'CR (reg → FTD)', '2nd _ dep rate', 'Retention _ D7/D30', 'Chargeback rate'.

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

기술: 포스트 백 지연,% retrays, p95 대기 시간, 'cluck _ id' 가없는 이벤트 공유, 불일치 '연산자 DWH'.

6) 솔루션에 대한 시각화

히트 맵 Cum _ ARPU (코호트 × 일) - 꼬리의 기울기.

MMM의 게인/응답 곡선-스팬의 채도 및 최적입니다.

크리에이티브에 미치는 영향-CR을 구동하는 각도.

채널/크리에이티브-손익분기 점 CPA 라인별 투자 포인트.

7) 위험과이를 줄이는 방법

원시 데이터 → 스마트 쓰레기. S2S 위생 및 통화/TZ로 시작하십시오.

작은 샘플 과적 합. 전력 임계 값과 정규화를 유지하십시오.

준수. 정책을 목표로하는 광고 자동 필터 (18 +/RG, 약속 금지).

개인화의 윤리. 보너스/주파수 제한, RG 및 동의 존중.

8) AI 분석 구현 점검표

데이터

S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/remund/chargeback' (UTC, лалате, demempotency)
UTM 정책 및 '클릭 _ id', 리디렉션/포스트 백 로그, 경고 지연> 15 분
GA4/MMP 링크, 날짜 별 수출 → DWH fx 요율 표

모델 및 프로세스

목표: Payback _ D30/LTV _ D90/Prob (2nd _ dep)
시간 분할, 누출 제어, 기준 규칙
설명 가능성 + 의사 결정 로그, р
활성화 채널: 입찰 규칙, SmartLink, CRM, BI

준수/안전

동의 모드/개인 정보 보호, PK에서 PII 없음
RG 필터, 창의적인 감사, 브랜드 안전
사고 및 분쟁 정책, 모델 및 핵심 버전

9) 30-60-90 계획

0-30 일-프레임 워크 및 "깨끗한" 메트릭

S2S 및 통화/TZ 표준화; 지연/오류 경보를 발생시킵니다.

DWH 쇼케이스: Cum _ ARPU D7/D30, 코호트 별 지불, 불일치 보고서.

파일럿 AI 크리에이티브: 각도 생성 + 자동 스크리닝 규정 준수.

오프라인 평가에서 초기 품질 (Prob (2nd _ dep )/ARPU _ D30) 모델.

31-60 일-생산 및 위험 제어 모델

Payback _ D30 예측 예산 (가드 레일) 의 자동 페이싱/재 할당 사용 가능

규칙 위에 Antifrod-ML; FPR/TPR 지표 및 이의 제기 메커니즘.

MMM 초안: 탄성 및 CPM/rate에 의한 What-if; 솔루션의 A/B 검증.

61-90 일-규모 및 지속 가능성

MLop: 드리프트 모니터링, 모델/비밀 회전, 비상 시나리오.

LTV/rate를 기반으로 한 CRM 제안의 개인화 (RG 제한 사항).

창의성/소스에 의한 정기적 인 복고풍, UTM 사전/기능 업데이트.

10) 빈번한 오류

1. Payback/LTV 대신 EPC/클릭으로 최적화

2. 시간대/통화 오류-D0/D1 및 ROI를 플로팅합니다.

3. demempotency 없음-FTD는 후퇴를합니다.

4. 설명 불가능-비즈니스는 신뢰하지 않습니다. 모델은 "선반에 있습니다".

5. 규정 준수 무시-빠른 성장 → 빠른 제재.

AI는 "추측" 하지 않고 더 빠르고 정확하게 선택하는 데 도움이됩니다. 확장 번들, 짜기 위치, 크리에이티브가 Payback에 제공되고 예산이 소모됩니다. 순수한 S2S 회로, 코호트 경제학 (GGR이 아닌 NGR), UTM 분야 및 MLops를 통해 AI는 멋진 용어에서 작동하는 분석 엔진으로 전환하여 결정을 재현하고 수익성있게 만듭니다.