Jak AI optymalizuje kupno i ukierunkowanie mediów

Wprowadzenie: AI = „mózg” na szczycie czystych danych

AI nie zastępuje strategii, sprawia, że obwód zamówień jest szybszy i bardziej stabilny: przewiduje jakość kohorty przez wczesne sygnały, rozdziela budżet, wybiera odbiorców i twórców, obserwując zgodność. Klucz - dane S2S, dyscyplina UTM i poręcze.

1) Gdzie dokładnie AI ma wpływ

1. 1. Licytacja i pakowanie

Dynamiczna oferta/CPA/ROAS z okiem na „Prob (FTD)”, „ARPU _ D30” i ryzyko.

Gładkie tempo: Utrzymuje przepływ w korytarzu Payback, unika spalania rano i podgotowania wieczorem.

1. 2. Ukierunkowanie i odbiorcy

Modele skłonności: prawdopodobieństwo FTD/2nd-dep/Retention → segmenty podobne do wyglądu i klastry priorytetowe.

Modele wykluczenia: prawdopodobne churn/niski LTV/oszustwo → wyłączyć z programów lub obniżyć stawkę.

Kontekst/semantyka: NLP na stronach treści do filtrowania wstępnej oferty.

1. 3. Kreatywne i oferty

Osadzenia wizualne/NLP → klastrowanie kątowe i obracanie bandytów (na Greedy 'ego/Thompsona).

Prognostyczne szanse punktacji „wyjście z nauki” i trzymanie CR/ARPU.

1. 4. Przydział środków budżetowych

Wielorynkowe podejście portfelowe: przesunięcie rozpiętości między kanałami/geo/urządzeniami jest Payback_D30 prawdopodobne.

Co-jeśli scenariusze z modeli MMM/przyczynowych.

1. 5. SmartLink/oferta

Przekierowanie ruchu do ofert o najlepszej jakości eCPA/kohorty, z uwzględnieniem limitów, zgodności i priorytetów.

2) Architektura danych do celów AI

Kolekcja: UTM + 'click _ id', s2s events' reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback ', GA4/MMP, redirect/postback logs, creative metadata.

Przechowywanie: DWH (czas UTC, waluta transakcyjna + „waluta raportu”).

Cechy: recenzja/częstotliwość/waluta, urządzenie/geo/płatność, sesja/zaangażowanie, twórcze osadzanie, źródło/umieszczenie.

Modele: klasyfikacja (oszustwo/ważność), regresje (ARPU/Payback), bandyci, NLP/vision, MMM/maszyna przyczynowa.

Aktywacja: zasady licytacji/pakowania, publiczność (w biurach, CDP), SmartLink API, CRM.

Gardians: Zgoda/RG, whitelist GEO/age, limity częstotliwości/częstotliwości, manualne przekroczenie i dzienniki decyzji.

3) Matematyka decyzji (w zarysie wskaźników marketingowych)

Cele pieniężne:

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

Koraliki (pomysł):

"oferta ∝ Prob (FTD) × E [ARPU _ D30	sygnały ]/docelowy zwrot ", z czynnikami redukcji ryzyka oszustwa/obciążenia zwrotnego.

Priorytety dla publiczności:

„wynik = w1· Prob (FTD) + w2· Prob (2nd_dep) + w3· E [ARPU _ D30] − w4· Risk _ fraud”.

Obrót bandytów kreatywnych/ofert:

redystrybucja wykazuje proporcjonalnie do prawdopodobieństwa zwycięstwa posteriori, pozostawiając 10-20% do eksploracji.

4) Praktyki ukierunkowane na sztuczną inteligencję

4. 1. Wzrostowa publiczność

Nasiona: kohorty z szybkim Payback (historycznie) → LAL 1-2% z barierkami według geo/wieku.

Kontekst ML: wybrać inwentaryzację/tematy, gdzie CR (reg → FTD) jest wyższy.

Oparte na chwili: dayparting i „świeżość” (recenzja) imprez: łapiemy gorących użytkowników z wysoką ofertą, zimne z tanimi pokazami.

4. 2. Odbiorcy oszczędności

Wyjątki: bardzo prawdopodobne churn/bonus myśliwi/niski LTV - wykluczyć lub wyciąć zakład.

Ograniczanie częstotliwości: krzywa ML zmniejszającego się powrotu na częstotliwości (przekraczamy optymalny, ustawiamy sufit).

4. 3. Kreatywne ukierunkowanie

Dopasowanie rogu × segmentu: na przykład, social proof lepiej idzie do powrotu/Android LATAM, a rozgrywka trafia do nowych użytkowników/iOS EU.

5) Zgodność, prywatność i etyka (obowiązkowe ramy)

Odpowiadający marketing: 18 +/21 +, bez „łatwych pieniędzy”, wyraźne warunki promocyjne.

Tryb zgody/higiena PII: brak danych osobowych w adresie URL, po stronie serwera konwersji.

bez dyskryminacji: wyłączenie wrażliwych cech z cech; audyt rzetelności.

Poręcze: min/max bid, czapki, ręczne zatrzymanie dla odchyleń jakościowych.

6) Sztuczna inteligencja kupująca mierniki „zdrowia”

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

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

Technika: opóźnienie postback, opóźnienie p95,% retras, odsetek zdarzeń bez 'click _ id', rozbieżność' operator, DWH '.

Kreatywne/ukierunkowane: opcja wygranej, czas na wyjście z nauki, krzywe odpowiedzi według częstotliwości/szybkości.

7) Częste błędy i jak zapobiec

1. Kliknij/EPC optymalizacji zamiast Payback/LTV.

2. Raw UTM/strefy czasowe/waluty - floats D0/D1 i ROI.

3. Nie ma idempotencji w S2S - FTD podwaja się do przekwalifikowania.

4. Uprzedzenia w wyzysku: poszukiwania zostały wyłączone - twórcy „umierają”, publiczność wypala.

5. Zgodność ignoruje - zakazy i utrata zapasów.

6. Brak A/B w sprzedaży - „modele na półce”, brak zaufania.

8) Listy kontrolne

8. 1. Przed uruchomieniem

Polityka UTM, "click _ id', s2s:" reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback "(UTC/currency, idempotence)
API konwersji, alerty opóźnienia> 15 min, dzienniki przekierowania/postback
Segmenty nasion dla LAL, biały GEO/wiek, zastrzeżenia RG
Modele bazowe: wczesna jakość, ryzyko nadużyć finansowych, punktacja kreatywna
Poręcze: min/max bid, czapki, częstotliwość, warunki zatrzymania jakości

8. 2. Pierwszy tydzień

Kreatywny pilot bandytów (10-20% eksploracji)
Auto-pacing przez Prob (Payback_D30); sprawozdanie o odchyleniu
Anomalia alerty: awarie CR, ASN spike, EMQ/postback drop

8. 3. W dzień 30

Cohort Reports: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback by Segment
Zmiany LAL na zwycięskich kohortach, aktualizacja list wykluczeń
DDA/Ostatnie kliknięcie kontra elastyczność MMM, regulacja mix

9) 30-60-90 plan realizacji

0-30 dni - Ramy i „wczesna prawda”

Standaryzuj S2S, waluty/TZ, włącz konwersję API i alerty.

Podnieść DWH prezentacje: Cum_ARPU D7/D30, Payback, raport rozbieżności.

Uruchomienie wczesnej jakości + ryzyko oszustwa; połączyć creative-scoring i podstawowe obroty bandytów.

31-60 dni - Zasady i skala auto

Włącz auto-biding/pacing przez Prob (Payback_D30) z barierek.

Rozszerzyć ukierunkowanie LAL/context-ML, dodać optymalizator częstotliwości.

Connect SmartLink - zakorzenienie ofert, procedura odwoławcza przeciwko oszustwom.

Walidacja A/B-uplift kanałem/geo.

61-90 dni - Strategia i zrównoważony rozwój

Modele MMM/przyczynowe → optymalizacja kombinacji budżetu.

MLOps: monitoring dryfu, model/secret rotation, wiertarki awaryjne (DLQ/retrays).

Regularne retro według segmentu/kreatywne, aktualizowanie słowników/funkcji UTM.

10) Mini playbooks

Zasada auto bet (pseudo):

Jeśli 'Prob (Payback_D30) ≥ α 1' → zwiększa ofertę o x%;
jeśli lewo: „Na 2 ≤ Prob
Jeśli 'Prob <α 2bis' lub 'CR (reg → FTD)' spadnie o X i → zmniejszyć ofertę/włączyć nasadkę.

Rotacja kreatywności:

Nowe kreatywności otrzymują 15% ruchu; przy 100 + kliknięciach bez regs lub CR <0. 7 × mediana - automatyczne zatrzymanie. Zwycięzca → do 60-70% wrażeń.

Publiczność:

Segmenty o Ret_D7

AI zajmuje się zakupem i ukierunkowaniem mediów z „ręcznej jednostki” do kontrolowanego systemu: prognozuje jakość, zarządza stawkami/budżetami, znajduje odbiorców i rotacje, chroni przed oszustwami i błędami celowania - wszystko w ramach zgodności i odpowiedzialnego marketingu. Dzięki czystemu obwodzie S2S, ekonomii kohorty w NGR, dyscyplinie UTM i jasnych barier, algorytmy stabilizują Payback i rosną LTV, a zespół skupia się na strategicznych hipotezach i nowych punktach wzrostu.