토렌트 기어

홍보 캠페인 및 프로모션의 AI 관리

책임있는 승진의 원리

1. 증가> 적용 범위: 목표는 최대 보너스가 아닌 기준선을 증가시키는 것입니다.

2. 공정성과 투명성: 이해할 수있는 조건, 동일한 세그먼트에 대한 동일한 규칙.

3. 데이터 최소화: 충분한 행동 및 제품 신호; PII - 엄격한 필요성에서.

4. 기본적으로 RG/윤리: 프로모션은 위험한 행동을 추진하지 않으며 플레이어 제한을 존중합니다.

5. "비틀림" 기회없이: 도박 제품에서 프로모션은 RTP/확률을 변경하지 않으며 주변 경제 (캐쉬백, 미션 등) 만 변경합니다.

AI 오케스트레이션 아키텍처 프로모

1) 데이터 수집 및 정규화

제품 이벤트: 세션, 예금/구매, 미션, KYC/RG 상태.

커뮤니케이션 채널: 인앱, 전자 메일, 푸시, 현장 배너.

제한/정책: 관할권, 제한, 사기 방지 규칙.

위생: 원시 데이터에 대한 demempotency, 타임 스탬프, 가명, TTL.

2) 모델

성향/다음 최선의 행동: 프로모션없이 목표 행동의 확률.

향상/CATE: 세그먼트에 대한 특정 제안의 증분 효과 평가.

RNN/Transformer-Best 송금 시간 최적화.

페이싱/수요: 예산 지출 및 잠재 고객 채도 예측.

사기 방지 프로모션: 계정/장치 그래프, 멀티 팩 및 "분할" 지불 체계.

3) 오케스트레이터 프로모션

그림% 1개의 캡션을 편집했습니다.

가드 레일을 준수합니다: 주파수 제한, 할인 상한, 활성 RG 제한 "오버" 제안 금지.

재고/예산, 제안 해결 상충 및 A/B 분할을 고려합니다.

4) 인과 평가 및 실험

홀아웃/지리 실험 및 전환 설계.

고양의 온라인 평가 (기술 T- 학습자/X- 학습자, 이중 견고성).

보고: 증분 수익, NMG (순 마케팅 이익), LTV 효과.

5) 관찰 및 감사

대시 보드: 간격, 연락 빈도, 응답, ROI, 사기 방지 사건.

결정 로그: "to/What/why", 모델 버전, 확률 및 예상 향상.

사용자의 투명성: 프로모션 기록 및 조건의 중심.

프로모션 형식 (AI 피드 포함)

임무 및 진행: 기술/시간 작업 (승리 확률에 영향을 미치지 않음). 보상-캐시백/스킨/토너먼트 티켓.

캐쉬백/랙백: 안정성 KPI에 대한 동적 베팅 (예: "잃어버린 경주" 에서 낮음).

개인 오퍼 쇼케이스: 플레이어의 이야기와 관련된 내용/이벤트/시즌.

자발적인 과제: 부드러운 보상으로 부드럽게 플레이하기위한 "느린 모드 "/" 타임 캡".

놀랍고 기쁨: 금액에 의존하지 않는 희귀하고 공정한 선물.

절대: RG 한계를 우회하거나 위험을 증가시키는 제안을 제공하지 마십시오.

사기 방지 및 예산 보호

프로모션 남용 열: 장치/지불/동작에 의한 연결; 쿠폰 "농장" 식별.

사이클링 규칙: 활성화/일/계정/지불 방법 수에 대한 제한.

지불 이상: 보너스를받은 후 반품/청구서 모니터링.

CUS/geo-gardrails: 제안은 관련 관할 구역 및 상태에서만 제공됩니다.

확인 임계 값: 큰 프로모션-수동 조정 후 또는 추가 검증 단계.

UX와 커뮤니케이션

투명한 조건: 간단한 카드 "무엇, 얼마나, 언제, 어떻게 얻을 수 있는지".

명확한 결과: "7 일 동안 활성화 된 보너스, 베팅 필요 없음/규칙 X".

중립 톤, FOMO 없음: "긴급하거나 기회를 놓치지 마십시오" 압력 없음.

프로모션 센터: 역사, 미션 상태, 커뮤니케이션 거부 기능.

접근성: 큰 인쇄, 대비, 자막; 언어/통화의 현지화.

성공 지표 (KPI)

증가와 경제

목표 행동/수익, NMG (수익-비용-판촉 마진 비용) 에 의한 향상.

식인 풍화 (프로모션없이 발생하는 조치의%).

프로모션 종료 후 LTV 효과 및 유지.

작업

예산 간격, 접촉 빈도 (사용자 당), p95는 배송 시간을 제공합니다.

타겟팅/관할권 오류, 채널 타임 아웃.

사기 방지

판촉 남용, 차단 된 금액, 평균 탐지 시간에 대한 TP/FP.

반복 위반 및 지불 거부.

RG/준수

RG gardrails에 의해 중단 된 제안, 활성 제한/일시 중지 된 플레이어의 비율.

잘못된 조건/압력에 대한 불만.

신뢰/UX

프로모션에 관한 CSAT/NPS, CTR "세부 사항", 채널에서 구독하지 않음.

실제로 알고리즘

향상 모델링

그라디언트의 T- 학습자/X- 학습자는 변압기를 향상시킵니다.

대상 - 처리 된 그룹과 제어 그룹 사이의 차단, 정기적 인 재 보정.

상황 도둑 (NBA)

컨텍스트 (장치, 시간, 이력, RG 상태) 에 대한 오퍼/채널/시간 선택.

빈도와 위험에 대한 처벌을받는 Thompson Sampling/LinUCB.

간격과 예산

일일 수요 예측 및 한계 자동 분배 (예산 조절).

공급 소진을 피하기 위해 코호트에서 제공됩니다.

인과 그래프 및 DR 점수

무작위 화가 제한되어있을 때 온라인 평가를위한 Doubly-robust/IPS.

종속 사용자를위한 그래프 조정 (추천 효과).

준수 및 빨간색 선

숨겨진 조건, 한계/자기 배제, 기회/코드의 개별 변경, 조작 텍스트를 우회하도록 제안합니다.

"우리가 보여주는 이유" 로그 기록, 바이어스 모델 감사, 논란의 여지가있는 경우 사람에게 액세스, 오류가있는 경우 빠른 취소.

로드맵 2025-2030

2025-2026-기지

데이터 계층 및 프로모션 오케 스트레이터, 주파수 제한, 보류 증분 평가.

V1 및 채널/시간 산적을 향상시킵니다.

사기 방지 프로모션: 그래프 + 사이클링, 사용자를위한 프로모션 센터.

2026-2027-성숙도

제안 수준의 인과 ML, 채도 예측이있는 예산 간격.

다국어 커뮤니케이션, RG-gardrails와의 개인 임무.

NMG/LTV보고, 자동 상태 감사.

2027-2028-생태계

파트너의 제안 시장 (균일 한 규칙 및 감사 포함).

개인 신호를위한 모델 장치입니다. 설명 할 수없는 카드 "왜 볼 수 있습니까?"

2028-2029-표준

로그/조건의 일반적인 형식, 증분 및 윤리에 대한 공개 보고서.

확장 된 인과 실험 (전환/지리) 은 정상입니다.

2030 - 기본값

이해할 수있는 수익성과 최소한의 위험을 가진 관리 자산으로 "설계 별 증가", 인증 된 정원 레일, 프로모션.

출시 점검표 (30-60 일)

1. 데이터 및 규칙: 제품/채널 이벤트 연결, 주파수 제한 설정 및 RG- 가드 레일.

2. 기본 인과 관계: 제안에 대한 홀드 아웃 및 첫 2-3 A/B; 향상과 NMG를 측정하십시오.

3. V1 모델: 부스트에 대한 성향 + 향상; 채널/타이밍 산적.

4. 사기 방지: 사이클링, 연결 그래프, 큰 보너스의 수동 조정.

5. UX: 프로모션 센터, 투명한 조건, "메일 보내기" 버튼.

6. 관찰 가능성: 대시 보드 간격/ROI/abuse/RG; "누가/무엇을/왜" 로그합니다.

7. 프로세스: 주간 교정, 낮은 향상 스톡 폴딩 계획, 오류에 대한 빠른 취소.

미니 케이스

휴식 후 플레이어를 풀어주십시오: 향상 모델에 따르면 5% 캐쉬백은 + 12% 의 반환을 제공하고 10% - 위에서 + 2% 만, 높은 악용 → 5% 는 빈도를 제한합니다.

미션 "느린 모드": 세션이 자주 진행되는 플레이어-일시 정지 및 소프트 보상 작업; LTV를 떨어 뜨리지 않으면 서 추가 세션이 19% 감소합니다.

사기 방지 쿠폰: 그래프는 한 장치에서 31 개의 계정으로 구성된 "농장" 을 감지합니다. → 제안의 자동 블록, 검토 사례, 정책에 따른 환불.

인공지능은 홍보캠페인을 "할인 복권 '이 아닌" 관리 자산' 으로 만든다. "성공의 핵심 요소:

인과 관계 증분 평가, RG/규정 준수 및 사기 방지 가드 레일, 투명한 이용 약관 및 정중 한 UX, 예산 간격 규율 및 모델 감사.

따라서 프로모션은 실제로 비즈니스를 성장시키고 신뢰를 구축하며 조작 및 회색 영역없이 건강한 사용자 행동을