AI медиа сатып алууларды жана максаттуу оптималдаштырат

Introduction: AI = таза маалыматтардын үстүнөн "мээ"

AI стратегияны алмаштырбайт, ал сатып алуу контурун тезирээк жана туруктуураак кылат: алгачкы сигналдар боюнча когортанын сапатын болжолдойт, бюджетти бөлүштүрөт, аудиторияны жана чыгармачылыкты тандайт, комплаенс сактайт. Ачкыч - S2S маалыматтар, UTM тартип жана guardrails.

1) кайсы жерде AI таасир берет

1. 1. Бидинг жана пейсинг

Динамикалык bid/CPA/ROAS 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' жана тобокелдик.

Жылмакай Pacing: PayBack коридорунда чыгымдарды кармап, эртең менен күйүп жана кечинде начар агып качат.

1. 2. Максаттуу жана аудитория

Пропенсити моделдер: ыктымалдыгы FTD/2nd-dep/Retention → look-alike сегменттер жана артыкчылыктуу кластерлер.

Exclusion-моделдер: ыктымалдуу churn/төмөн LTV/frod → көрсөтүүлөрдөн алынып салынат же ченди төмөндөтүү.

Контекст/семантика: NLP алдын ала чыпкалоо үчүн мазмун сайттарында.

1. 3. Чыгармачылыктар жана оффералар

Визуалдык/NLP-эмбеддинг → бурчтарды кластерлөө жана bandit-ротация (ε -greedy/Thompson).

Алдын ала эсеби мүмкүнчүлүгү "learning чыгып" жана CR/ARPU кармап.

1. 4. Бюджетти бөлүштүрүү (Budget Allocation)

Мультирынкалык портфелдик ыкма: Payback_D30 ыктымалдыгы боюнча каналдардын/гео/түзмөктөрдүн ортосундагы спендди которуу.

MMM/Cauzal моделдерден "эмне болсо".

1. 5. SmartLink/оффер-рутация

Капс, комплаенс жана артыкчылыктарды эске алуу менен эң мыкты eSRA/когорта сапаты менен трафикти офферлерге багыттоо.

2) AI максаттуу үчүн маалыматтар архитектурасы

Жыйноо: UTM + 'click _ id', s2s-окуялар 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, редколлегия/postbekov, чыгармачыл-metadata.

Сактоо: DWH (UTC-убакыт, транзакция валютасы + "отчет валютасы").

Fich: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, чыгармачыл эмбеддинг, source/placement.

Моделдер: классификация (frod/validity), регрессия (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, МММ/causalka.

Активдештирүү: бидинг/пейсинг эрежелери, аудиториялар (кабинеттерге, CDP), SmartLink API, CRM.

Guardian: Consent/RG, whitelist GEO/жаш курагы, чендер/жыштык, кол override жана decision logs.

3) Математика Solutions (Канва маркетинг метрика)

Акча максаттары:

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

Бидинг (идея):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	]/максаттуу Payback 'сигналдары, тобокелдик үчүн төмөндөтүү коэффициенттери менен/chargeback.

Аудиторияларды артыкчылыкташтыруу:

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

Bandit-айлануу чыгармачыл/offers:

exploration боюнча 10-20% калтырып, пост-материалдык ыктымалдыгы менен пропорционалдуу көрсөтүү бөлүштүрүү.

4) AI менен максаттуу практика

4. 1. Аудитория өсүшү

Seed: тез Payback менен Cogorts (тарыхый) → LAL 1-2% гео/курактагы guardrails менен.

Contextual ML: CR (reg → FTD) жогору турган инвентаризация/темаларды тандоо.

Moment-based: dayparting жана "сергектик" (recency) окуялар: ысык колдонуучулар жогорку bid менен кармап, муздак - арзан көрсөтүүлөр.

4. 2. Аудитория үнөмдөө

Exclusions: жогорку ыктымалдыгы churn/бонус-hunters/төмөн LTV - жокко чыгаруу же ченди кесип.

Frequency capping: ML-ийри жыштык (оптималдуу кесип, шыпты коюп).

4. 3. Чыгармачылык-максаттуу

Match "бурч × сегмент": Мисалы, коомдук proof жакшы returning/Android LATAM, ал эми оюн - new users/IOS EU.

5) Комплаенс, купуялык жана этика (милдеттүү алкактар)

Респонсибл-маркетинг: 18 +/21 +, no "жеңил акча", ачык промо шарттары.

Consent Mode/PII-гигиена: эч кандай жеке маалымат URL, Server-сайд которуу.

дискриминациясыз: сезимтал атрибуттарды фичтен алып салыңыз; аудит fairness.

Guardrails: min/max bid, caps, сапаттык четтөөлөргө manual stop.

6) "ден соолук" параметрлери AI-сатып алуулар

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

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

Техника: кечигүү postbekov, p95 latency,% retrains, "click _ id" жок окуялардын үлүшү, айырмачылыктар "оператор, DWH".

Креативдүү/максаттуу: win-rate параметр, learning чейин убакыт, жыштык/чен боюнча жооп ийри.

7) Көп каталар жана кантип алдын алуу

1. Click Optimization/ERS ордуна Payback/LTV.

2. Чийки UTM/убакыт алкактары/акча - калкып D0/D1 жана ROI.

3. Эч кандай idempotency S2S - FTD Retrains боюнча эки.

4. exploitation бурмалоо: exploration өчүрүү - чыгармачыл "өлүп", аудитория күйүп жатат.

5. Игнор комплаенс - тыюу салуу жана жабдууларды жоготуу.

6. Жок A/B продукт - "текчеде модель", эч кандай ишеним.

8) Чек баракчалары

8. 1. Башталганга чейин

UTM саясаты, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/валюта, idempotency)
Conversion API, кечигүү алерттери> 15 мин, редакторлор/постбектер
LAL үчүн Seed-сегменттер, whitelist GEO/жашы, RG-диск
Негизги моделдер: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
Guardrails: min/max bid, caps, жыштыгы, сапатын токтотуу шарттары

8. 2. Биринчи жума

Учкуч bandit-айлануу чыгармачылык (10-20% exploration)
Auto-пейсинг боюнча Prob (Payback_D30); четтөөлөр боюнча отчет
Аномалиялардын алерттери: CR-ийгиликсиздик, ASN өсүшү, EMQ/postbekov кулашы

8. 3. 30-күнгө карата

Когорт отчеттор: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, сегменттер боюнча Payback
LAL утуп Cocorts кайра тандоо, exclusion барактарды жаңыртуу
Салыштыруу DDA/Last click жана MMM-ийкемдүүлүк, микс тууралоо

9) 30-60-90 киргизүү планы

0-30 күн - Кадр жана "эрте чындык"

Стандартташтыруу S2S, акча/TZ, кошуу Conversion API жана курсу.

DWH терезелерди көтөрүп: Cum_ARPU D7/D30, Payback, айырмачылыктар отчет.

Early Quality + fraud-risk ишке киргизүү; creative-scoring жана базалык бандит-ротацияны туташтырыңыз.

31-60 күн - Auto-жол жана масштабы

Prob боюнча auto-biding/пейсинг кирет (Payback_D30) менен guardrails.

LAL/контекст-ML максаттуу кеңейтүү, frequency-optimizer кошуу.

SmartLink-rutation offers, антифрод даттануу жол-жобосун туташтырыңыз.

A/B-validation uplift каналдар/гео.

61-90 күн - Стратегия жана туруктуулук

МММ/каузалдык моделдер → бюджеттик аралашманы оптималдаштыруу.

MLOps: drift мониторинг, моделдердин/сырлардын айлануусу, авариялык машыгуулар (DLQ/Retray).

Сегменттер/чыгармалар боюнча үзгүлтүксүз ретро, UTM/fich сөздүктөрүн жаңыртуу.

10) Mini Playbook

Авто-коюм эрежеси (псевдо):

Эгер 'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1' → x% га bid жогорулатуу;
эгер 'θ 2 ≤ Probe <θ 1' → калтыруу;
эгер 'Prob <θ 2' же 'CR (reg → FTD)' X σ түшөт → кыскартуу bid/caps.

Чыгармачылыктын айлануусу:

Жаңы чыгармачылыктар трафиктин 15% алат; 100 + рег же CR жок чыкылдатуу <0,7 × медиа - auto-stop. Жеңүүчү → 60-70% көрсөткүчкө чейин.

Аудитория:

Ret_D7 <босого → төмөндөтүү чендерди менен сегменттер/өзгөчө; VIP-кластерлер менен жогорку 'Prob (2nd_dep)' → жогорку bid жана жыштык ≤ f.

AI "кол өнөрчүлүктөн" көзөмөлгө алынган системага медиа сатып алуу жана максаттуу алып келет: сапатты болжолдойт, коюмдарды/бюджеттерди башкарат, аудиторияларды жана ротацияларды табат, фрод жана максаттуу каталардан коргойт - баары комплаенс жана Responsible Marketing алкагында. Таза S2S контур, NGR боюнча когорт экономикасы, UTM дисциплинасы жана так күзөтчүлөр менен алгоритмдер Payback турукташтырып, LTVди өстүрүп, команда стратегиялык гипотезаларга жана жаңы өсүү чекиттерине көңүл бурат.