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AI가 미디어 구매 및 타겟팅을 최적화하는 방법
소개: 깨끗한 데이터 위에 AI = "두뇌"
AI는 전략을 대체하지 않으며 조달 회로를보다 빠르고 안정적으로 만듭니다. 초기 신호로 코호트의 품질을 예측하고 예산을 분배하며 청중과 크리에이티브를 선택하여 규정 준수를 관찰합니다. 키-S2S 데이터, UTM 분야 및 가드 레일.
1) 정확히 AI가 효과가있는 곳
1. 1. 입찰 및 간격
'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' 및 위험을 주시하는 동적 입찰/CPA/ROAS.
부드러운 간격: Payback 복도의 흐름을 유지하고 아침에는 타지 않고 저녁에는 요리를하지 마십시오.
1. 2. 타겟팅 및 청중
성향 모델: FTD/2nd-dep/Retention → 유사 세그먼트 및 우선 순위 클러스터의 확률.
제외 모델: 가능한 이탈/낮은 LTV/사기 → 쇼에서 제외하거나 비율을 줄입니다.
컨텍스트/시맨틱: 입찰 전 필터링을위한 컨텐츠 사이트의 NLP.
1. 3. 크리에이티브와 오퍼
Visual/NLP 임베딩 → 각도 클러스터링 및 산적 회전 (λ- 욕심/톰슨).
"학습에서 벗어날" 확률과 CR/ARPU 보유 확률.
1. 4. 예산 할당
다중 시장 포트폴리오 접근 방식: 채널/지리/장치 간 범위를 이동하는 것은 Payback _ D30 일 가능성이 높습니다.
MMM/인과 모델의 What-if 시나리오.
1. 5. SmartLink/오퍼
상한, 규정 준수 및 우선 순위를 고려하여 최상의 eCPA/코호트 품질로 제공되는 트래픽을 리디렉션했습니다.
2) AI 타겟팅을위한 데이터 아키텍
컬렉션: UTM + 'cluck _ id', s2s 이벤트 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, 리디렉션/포스트 백 로그, 크리에이티브 메타 데이터.
스토리지: DWH (UTC 시간, 거래 통화 + "보고 통화").
기능: 최근/주파수/통화, 장치/지리/지불, 세션/참여, 창의적 임베딩, 소스/배치.
모델: 분류 (사기/유효성), 회귀 (ARPU/회수), 도적, NLP/비전, MMM/인과 기계.
활성화: 입찰/페이싱 규칙, 청중 (사무실, CDP), SmartLink API, CRM.
Gardians: 동의/RG, 화이트리스트 GEO/age, 속도/주파수 제한, 수동 재정의 및 의사 결정 로그.
3) 의사 결정 수학 (마케팅 지표의 개요)
돈 목표:- 'ROAS _ Dn = NGR _ Dn/Spend', 'Payback = min {n: Cum _ ARPU _ Dn
- 'score = w1· Prob (FTD) + w2· Prob (2nd _ dep) + w3· E [ARPU _ D30] -w4· 위험 _ 사기'.
- 승리의 후방 확률에 비례하여 재분배하여 탐사를 위해 10-20% 를 남깁니다.
4) AI 타겟팅 관행
4. 1. 성장 청중
종자: 지리/연령별로 가드 레일이있는 빠른 투자 회수 (역사적) → LAL 1-2% 의 코호트.
상황 ML: CR (reg → FTD) 이 더 높은 인벤토리/주제를 선택하십시오.
순간 기반: 이벤트의 일일 및 "신선도" (최근): 저렴한 쇼로 높은 입찰가와 차가운 사용자를 사로 잡습니다.
4. 2. 저축 청중
예외: 가능성이 높은 이탈/보너스 사냥꾼/낮은 LTV-내기를 제외하거나 자릅니다.
주파수 상한: 주파수 감소 수익률의 ML 곡선 (최적을 넘어 천장을 설정).
4. 3. 크리에이티브 타겟팅
코너 × 세그먼트 일치: 예를 들어, 소셜 증명은 반환/Android LATAM으로 더 잘 이동하고 게임 플레이는 새로운 사용자/iOS EU로 이동합니다.
5) 준수, 개인 정보 보호 및 윤리 (필수 프레임 워크)
책임있는 마케팅: 18 +/21 +, "쉬운 돈" 없음, 명시 적 프로모션 용어.
동의 모드/PII 위생: PK에 개인 정보가없고 서버 측으로 변환됩니다.
차별없이: 민감한 속성을 기능에서 제외하십시오. 공정성 감사.
Guardrails: 최소/최대 입찰, 캡, 품질 편차에 대한 수동 정지.
6) "건강" 지표 구매 AI
'CR (클릭 → reg)', 'CR (reg → FTD)', '2nd _ dep rate', 'Retention _ D7/D30', 'Chargeback rate'.
경제: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Payback', 'ROAS/ROI'.
기술: 포스트 백 지연, p95 대기 시간,% 배상, '클릭 _ id' 가없는 이벤트 비율, 불일치 "연산자 DWH".
크리에이티브/타겟팅: 승률 옵션, 학습 종료 시간, 빈도/속도 별 응답 곡선.
7) 빈번한 실수와 예방 방법
1. Payback/LTV 대신 클릭/EPC 최적화.
2. 원시 UTM/시간 영역/통화-D0/D1 및 ROI를 부유하게합니다.
3. S2S - FTD 복식에는 재 훈련을위한 demotency가 없습니다.
4. 착취중인 편견: 탐험이 꺼졌습니다. 크리에이티브 "다이", 청중이 타 버렸습니다.
5. 규정 준수는 금지 및 재고 손실을 무시합니다.
6. 판매에 A/B가 없습니다- "선반에있는 모델", 신뢰가 없습니다.
8) 점검표
8. 1. 출시 전
- UTM 정책, 'cluck _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/통화, idempotency)
- 변환 API, 지연 경고> 15 분, 리디렉션/포스트 백 로그
- LAL, 화이트리스트 GEO/age, RG 면책 조항을위한 종자 세그먼트
- 기본 모델: 초기 품질, 사기 위험, 창의적 점수
- Guardrails: 최소/최대 입찰, 한도, 주파수, 품질 정지 조건
8. 2. 첫 주
- 크리에이티브 산적 파일럿 (10-20% 탐사)
- Prob에 의한 자동 페이싱 (Payback _ D30); 편차 보고서
- 변칙적 경고: CR 실패, ASN 스파이크, EMQ/포스트 백 드롭
8. 3. 30 일까지
- 코호트 보고서: Cum _ ARPU D7/D30, 2 차, 세그먼트 별 지불
- LAL, 코호트 우승, 제외 목록 업데이트
- DDA/마지막 클릭 대 MMM 탄성, 믹스 조정
9) 30-60-90 구현 계획
0-30 일-프레임 워크 및 "초기 진실"
S2S, 통화/TZ를 표준화하면 변환 API 및 알림이 가능합니다.
DWH 쇼케이스 올리기: Cum _ ARPU D7/D30, Payback, 불일치 보고서.
조기 품질 + 사기 위험 실행; 크리에이티브 스코어링과 기본 산적 회전을 연결합니다.
31-60 일-자동 규칙 및 규모
가드 레일에서 Prob (Payback _ D30) 의 자동 입찰/페이싱을 켜십시오.
LAL/컨텍스트 -ML 타겟팅을 확장하고 주파수 최적화기를 추가하십시오.
SmartLink 근절 제안, 사기 방지 항소 절차를 연결하십시오.
채널/지역별 A/B 향상 검증.
61-90 일-전략 및 지속 가능성
MMM/인과 모델 → 예산 혼합 최적화.
MLop: 드리프트 모니터링, 모델/비밀 회전, 비상 훈련 (DLQ/retrays).
세그먼트/크리에이티브, 업데이트 UTM 사전/기능별로 정기적 인 복고풍.
10) 미니 플레이 북
자동 베팅 규칙 (의사):- 만약 'Prob (Payback _ D30) 함수 1' → 입찰가를 x% 증가시키고;
- 만약 '
- 'Prob <2' or 'CR (reg → FTD)' 방울이 X λ로 떨어지면 입찰/회전 한도를 줄입니다.
- 새로운 크리에이티브는 트래픽의 15% 를받습니 리그 또는 CR <0없이 100 + 클릭하면 7 × 중앙값-자동 정지. 승자 → 최대 60-70% 의 인상.
- Ret _ D7 <임계 값 → 속도 감소/제외를 갖는 세그먼트; 높은 'Prob (2nd _ dep)' 를 가진 VIP 클러스터는 입찰가를 증가 시켰습니다.
AI는 "수동 기술" 에서 미디어 구매 및 타겟팅을 제어 시스템으로 가져갑니다. 품질 예측, 요금/예산 관리, 잠재 고객 및 회전 찾기, 사기 및 타겟팅 오류 방지-규정 준수 및 책임 마케팅의 틀 내에서. 순수한 S2S 회로, NGR, UTM 분야 및 명확한 가드 레일의 코호트 경제를 통해 알고리즘은 Payback을 안정화하고 LTV를 성장 시키며 팀은 전략적 가설과 새로운 성장 포인트에 중점을 둡니다.