AI жарнамалык кампанияларды талдоого кантип жардам берет

Введение: AI - цикл ылдамдаткыч "гипотеза → чечим → акча"

AI "сыйкырдуу баскычы" эмес, таза маалыматтардын жана тартиптүү процесстердин үстү. Бул идея менен далилденген натыйжанын ортосундагы убакытты кыскартат: эмнени сыноо керек, кайда спендди кесип, кандай чыгармачылыкты масштабдоо керек жана маржаны кантип коргоо керек.

1) кайсы жерде AI көп таасир берет

1. 1. Сапатты жана өзүн актоо болжолу

Early Quality (D1/D3): алгачкы сигналдардын модели (булак, түзмөк, гео, биринчи иш-аракеттер) 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30' болжолдойт.

Payback & LTV: регрессия/градиент күчөтүү баа 'Cum _ ARPU _ D30/D90' жана өзүн-өзү актоо күнү.

Мини-формулалар:

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

1. 2. Бюджеттерди жана ставкаларды оптималдаштыруу

Bandit-моделдер/reinforcement: бюджетти "тосмолор" (cap, комплаенс, жыштык) менен мыкты байланыштарга которуу.

Пейсинг божомолу боюнча: күндүзгү спенд өзүн актоо ыктымалдыгын эске алуу менен бөлүштүрүлөт.

1. 3. Атрибуция жана MMM

Курамдык атрибуция: моделдер жарым-жартылай маалыматтар менен каналдардын салымын бөлүштүрөт (post-privacy).

MMM (Marketing Mix Modeling): ML-регрессия ийкемдүүлүк жана "diminishing returns" баа, бюджетти которуу үчүн кайда.

1. 4. Чыгармачылыкты талдоо

NLP/визуалдык эмбеддингдер чыгармаларды "бурчтарга" (эмоция, оффер, социалдык далилдер) кластерлейт жана CR/ARPU менен байланыштырат.

Варианттарды түзүү (көчүрмө/визуалдык) + болжолдонгон "ийгилик ыктымалдыгы" эсеби → тесттин артыкчылыгы.

1. 5. Антифрод жана аномалиялар

Эрежелердин айкалышы (IP/ASN/velocity) жана ML (окуялардын ырааттуулугунун аномалиялары) ROI коргоп, таштандыларды жана чаржбектерди азайтат.

1. 6. Когорта анализи жана CRM

Моделдер LTV/Retenshnu боюнча когортторду классификациялайт, CRM триггерлерин (жеке миссиялар/офферлер) ишке киргизет - Responsible Marketing.

2) AI талдоо боюнча маалыматтар архитектурасы

Жыйноо: UTM + 'click _ id' → S2S окуялар ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') → GA4/MMP → төлөм логдору.

Сактоо: DWH (BigQuery/Redshift), UTC окуялар, бүтүм акча суммасы + отчет акча.

Fich: recency/frequency/monetary, гео/түзмөк/төлөм ыкмасы, чыгармачылык-эмбеддинг, алгачкы жүрүм-турум белгилери.

Модели: классификация (validity/frod), регрессия (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision үчүн чыгармачыл, MMM.

Активдештирүү: бидинг эрежелери, SmartLink/offer-багыттоо, BI отчеттору, CRM-сегменттер.

Guardian: комплаенс/Consent Mode, explainability, кол override, Solutions Journal.

3) конкреттүү учурларда "чейин/кийин"

Багыт	AI чейин	AI МЕНЕН
Булактарды тандоо	eCPC/EPC чечимдери	Early Quality боюнча "өлүк" байламталарды кесип (D1/D3)
Пейсинг/чендер	Кол + кечигүү	Auto-пейсинг боюнча Prob (Payback_D30), туруктуу delivery
Чыгармачылык	6-8 тесттер/жума	40-60 өзгөрүүлөр/жума + ийгилик эсеби, тезирээк чыгуу learning
Аномалиялар	Постфактум	lag/кол тамгалар/ASN боюнча алерталар, азыраак жоготуулар S2S
Бюджеттик микс	Тарыхый сплит	MMM-uplift текшерүү менен бюджетти которуу

4) өзүн-өзү алдоо жок моделдерин үйрөтүү үчүн кантип

Максаты - акча жөнүндө: басуу эмес, Payback/LTV оптималдаштыруу.

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

Leakage stop: эч кандай "келечектеги" маалымат чеп.

Explainability: SHAP/feature importance → ишкана жана комплаенс ишеним.

Онлайн текшерүү: A/B же holdout, uplift жана ишенимдүү интервалдар боюнча отчет.

5) Метрика, аны карап

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

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

Техника: кечигүү postbekov,% retrains, p95 latency, иш-чаралардын үлүшү 'click _ id', айырмачылыктар "оператор, DWH '.

6) чечүү үчүн Visual

Heatmap Cum_ARPU (кохорта × күн) - куйрук жантаюу.

МММден Gain/response curves - бул жерде каныгуу жана оптималдуу спенд.

Чыгармачылыкта Feature impact - кайсы бурчтар CR жылдырат.

Каналдар/чыгармалар боюнча Payback-пункттары - чыгашасыз CPA линиясы.

7) Тобокелдиктер жана аларды кантип азайтуу керек

Чийки маалымат → акылдуу таштанды. S2S-гигиена жана акча менен баштоо/TZ.

чакан үлгүлөрү боюнча Overfiting. Кубаттуулуктун босогосун жана тартипти сактаңыз.

Комплаенс. Auto-Filters Creatives (18 +/RG, убада тыюу), максаттуу саясат.

Инсандаштыруу этикасы. Бонустарды/жыштыктарды чектөө, RG жана макулдуктарды урматтоо.

8) AI-аналитика киргизүү чек-тизмеси

Маалыматтар

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-саясат жана 'click _ id', редакторлор/postbekov, alerty lag> 15 мин
GA4/MMP байланыштуу, экспорт → DWH, датасы боюнча FX курстары

Моделдер жана процесстер

Максаттары: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Temporal split, көзөмөлдөө leakage, baseline эрежелери
Explainability + decision logs, ручной override
Активдештирүү каналдары: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Комплаенс/коопсуздук

Consent Mode/купуялык, URL боюнча PII жок
RG чыпкалар, Creative аудит, бренд-коопсуздук
Окуя жана талаш-тартыш саясаты, моделдер жана ачкычтар нускасы

9) 30-60-90 план

0-30 күн - Кадр жана "таза" метриктер

Стандартташтыруу S2S жана акча/TZ; кечигүүлөрдүн/каталардын коркунучун жогорулатуу.

DWH Display: Cum_ARPU D7/D30, жамаат боюнча Payback, айырмачылыктар отчет.

AI-чыгармачылыктын учкучу: бурчтарды түзүү + комплаенс авто-скрининг.

Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) оффлайн баалоодо.

31-60 күн - Моделдерди жана тобокелдиктерди көзөмөлдөө

Payback_D30 (guardrails) божомолу боюнча авто-пейсинг/бюджетти кайра бөлүштүрүү кирет.

эрежелердин үстүнөн Antifrod-ML; FPR/TPR жана даттануу механизми.

MMM-долбоору: ийкемдүүлүк жана "эмне болсо" CRM/чендер боюнча; A/B-валидация чечимдери.

61-90 күн - Масштабы жана туруктуулугу

MLOps: drift мониторинг, моделдерди/сырларды айлантуу, өзгөчө жагдайлар.

LTV/тездик негизинде CRM offers жекелештирүү (RG-чектөөлөр менен).

Creatives/булактар боюнча үзгүлтүксүз ретро, UTM/fich сөздүктөрүн жаңыртуу.

10) Көп каталар

1. Payback/LTV ордуна ERS/чыкылдатуу оптималдаштыруу.

2. Убакыт зоналары/акча каталар - "калкып" D0/D1 жана ROI.

3. Эч кандай idempotency - FTD retras.

4. нөл explainability - бизнес ишенбейт, модель "текчеде жатат".

5. Ignor комплаенс - тез өсүш → тез жаза.

AI "болжолдоого" эмес, тезирээк жана тагыраак тандоого жардам берет: кайсы байламталарды масштабдоо, кайда биригүү, кайсы чыгармачылыктар Payback келет, кайсынысы бюджетти өрттөйт. Таза S2S контур, Cocort экономикасы (NGR эмес, GGR), UTM жана MLOps AI дисциплинасы модалуу терминден иштеп жаткан анализ кыймылдаткычына айланат - жана сиздин чечимдериңизди кайталанма жана кирешелүү кылат.