Jak AI pomaga w analizie kampanii reklamowych

Wprowadzenie: AI jest akceleratorem cyklu „hipoteza → rozwiązanie → pieniądze”

AI nie jest „magicznym przyciskiem”, ale dodatkiem do czystych danych i zdyscyplinowanych procesów. Skraca czas między pomysłem a sprawdzonym wynikiem: mówi, co przetestować, gdzie wyciąć wydatki, co kreatywne skalować i jak chronić margines.

1) Gdzie AI ma największy wpływ

1. 1. Prognoza jakości i zwrotu

Wczesna jakość (D1/D3): model oparty na wczesnych sygnałach (źródło, urządzenie, geo, pierwsze działania) przewiduje „Prob (FTD)”, „Prob (2nd_dep)”, „ARPU _ D30”.

Payback & LTV: regresje/szybkość zwiększania gradientu 'Cum _ ARPU _ D30/D90' i dzień zwrotu.

Mini-wzory:

'ROAS _ Dn = NGR_Dn/Spend', 'Payback = min {n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}', 'LTV = Α NGR_t/( 1 + r) ^ (t/30)'.

1. 2. Optymalizacja budżetów i stawek

Modele bandytów/odnowienie: przeniesienie budżetu na najlepsze powiązania z „ogrodzeniami” (pułap, zgodność, częstotliwość).

Tempo prognozowania: dzienne wydatki są rozdzielane z uwzględnieniem prawdopodobieństwa zwrotu.

1. 3. Przypisanie i MMM

Przypisanie złożone: modele rozprowadzają wkład kanałów z częściowymi danymi (po prywatności).

MMM (Marketing Mix Modeling): regresje ML oceniają elastyczność i „malejące zwroty”, sugerując, gdzie przesunąć budżet.

1. 4. Kreatywna analityka

NLP/wizualne osadzanie klastrów kreatywnych w „rogach” (emocje, oferta, dowody społeczne) i powiązać z CR/ARPU.

Generowanie wariantów (prawa autorskie/wizualne) + prognostyczne punktowanie „prawdopodobieństwa sukcesu” → priorytetyzacja testów.

1. 5. Antyfraud i anomalie

Połączenie reguł (IP/ASN/prędkość) i ML (anomalie sekwencji zdarzeń) zmniejsza obciążenie zwrotne i śmieci, chroniąc ROI.

1. 6. Analiza kohort i CRM

Modele klasyfikują kohorty LTV/Retensh, uruchamiają wyzwalacze CRM (osobiste misje/oferty) - zgodnie z Odpowiedzialnym Marketingiem.

2) Architektura danych do analizy sztucznej inteligencji

Zbieranie: UTM + 'click _ id' → S2S zdarzenia (' rejestracja/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback ') → GA4/MMP → dzienniki płatności.

Pamięć masowa: DWH (WP/Redshift), wydarzenia w UTC, kwoty w walucie transakcji + waluta raportu.

Cechy: recenzja/częstotliwość/waluta, geo/urządzenie/metoda płatności, twórcze osadzanie, wczesne znaki behawioralne.

Modele: klasyfikacja (ważność/oszustwo), regresja (ARPU/LTV), bandyci/pacing, NLP/vision for creatives, MMM.

Aktywacja: zasady licytacji, routing SmartLink/oferta, raporty BI, segmenty CRM.

Gardians: Tryb zgodności/zgody, możliwość wyjaśnienia, ręczne przekroczenie, dziennik decyzji.

3) Szczególne przypadki przed/po

Kierunek	Przed AI	Z AI
Wybór źródła	Rozwiązania eCPC/EPC	Odcięcie więzadeł „martwych” według wczesnej jakości (D1/D3)
Pakowanie/zakłady	Instrukcja + opóźnienia	Automatyczne pakowanie zgodnie z Prob (Payback_D30), bardziej stabilne niż dostawa
Twórcy	6-8 testów/tydzień	40-60 wariantów/tydzień + sukces punktowy, szybsze wyjście z nauki
Anomalie	Po fakcie	Wpisy lag/signatures/ASN, mniej strat S2S
Koszyk budżetowy	Podział historyczny	Przesunięcie budżetu MMM z kontrolą podwyższenia

4) Jak trenować modele bez oszustwa

Celem jest o pieniądze: zoptymalizować Payback/LTV, nie kliknięcia.

Podział czasowy: pociąg/ważny/test według czasu (z przodu).

Zatrzymanie wycieku: brak „przyszłych” informacji w funkcjach.

Możliwość wyjaśnienia: SHAP/funkcja znaczenie → zaufanie i zgodność biznesu.

Kontrola online: A/B lub holdout, raport na temat podniesienia i przedziałów ufności.

5) Metryki do oglądania

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

Gospodarka: „CPA”, „ARPU _ D7/D30/D90”, „Cum _ ARPU”, „Payback”, „ROAS/ROI”.

Technika: opóźnienie postbacks,% retray, p95 opóźnienia, udział zdarzeń bez 'click _ id', rozbieżność' operator, DWH '.

6) Wizualizacja rozwiązania

Heatmap Cum_ARPU (kohorta × dni) - nachylenie ogona.

Krzywe zysku/odpowiedzi z MMM - gdzie jest nasycenie i optymalna rozpiętość.

Wpływ funkcji na kreatywności - jakie kąty napędzają CR.

Punkty zwrotu kanałem/creative - break-even CPA line.

7) Ryzyko i jak je ograniczyć

Surowe dane → inteligentne śmieci. Zacznij od higieny S2S i walut/TZ.

Małe nadmiarowe próbki. Utrzymać progi mocy i regularyzacji.

Zgodność. Automatyczne filtry kreatywnych (18 +/RG, zakaz obietnic), ukierunkowanie polityki.

Etyka personalizacji. Bonus/ograniczenia częstotliwości, poszanowanie RG i zgody.

8) Lista kontrolna implementacji AI Analytics

Dane

S2S: „reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback” (UTC, валита, idempotency)
Polityka UTM i 'click _ id', przekierowanie/logi postback, alert lag> 15 min
Powiązane GA4/MMP, Export → Tabele DWH fx według daty

Modele i procesy

Cele: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Podział czasowy, kontrola wycieków, zasady podstawowe
Explainability + decision logs, рубной override
Kanały aktywacyjne: zasady oferty, SmartLink, CRM, BI

Zgodność/Bezpieczeństwo

Tryb zgody/prywatność, brak PII w adresie URL
Filtry RG, kreatywny audyt, bezpieczeństwo marki
Polityka incydentów i sporów, Model i wersja klucza

9) Plan 30-60-90

0-30 dni - mierniki ramowe i „czyste”

Standaryzuj S2S i waluty/TZ; wywołać powiadomienia o opóźnieniu/błędzie.

Prezentacje DWH: Cum_ARPU D7/D30, Payback przez kohortę, raport rozbieżności.

Pilot AI-creatives: generacja kątów + zgodność z automatycznym przesiewaniem.

Model wczesnej jakości (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) w ocenie offline.

31-60 dni - Modele produkcji i kontroli ryzyka

Umożliwienie automatycznego przyspieszania/realokacji budżetu prognozowanego Payback_D30 (bariery ochronne).

Antifrod-ML na górze zasad; Mierniki FPR/TPR i mechanizm odwoławczy.

Projekt MMM: elastyczność i co-if według CPM/stawki; A/B walidacja rozwiązań.

61-90 dni - skala i trwałość

MLOp: monitorowanie dryfu, model/tajny obrót, scenariusze awaryjne.

Personalizacja ofert CRM w oparciu o LTV/stawki (z ograniczeniami RG).

Regularne retro według kreatywności/źródeł, aktualizowanie słowników/funkcji UTM.

10) Częste błędy

1. Optymalizacja przez EPC/kliknięcia zamiast Payback/LTV.

2. Strefa czasowa/błędy walutowe - floats D0/D1 i ROI.

3. Brak idempotencji - FTD podejmuje rekolekcje.

4. Zero wyjaśnienia - biznes nie ufa, model „leży na półce”.

5. Ignorowanie zgodności - szybki wzrost → szybkie sankcje.

AI pomaga nie „zgadywać”, ale wybierać szybciej i dokładniej: które pakiety do skali, gdzie wyciskać, które kreatywne przyjdą do Paybacka i które spalą budżet. Dzięki czystemu obwodzie S2S, ekonomii kohorty (przez NGR, a nie GGR), dyscyplinie UTM i MLOp, AI przekształca się z fantazyjnego terminu w pracujący silnik analizy - i sprawia, że Twoje decyzje są powtarzalne i opłacalne.