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Como o AI otimiza a mídia e o destino
Introdução: AI = «cérebro» acima de dados limpos
O IE não substitui a estratégia, torna o circuito de compra mais rápido e sustentável, prevendo a qualidade do cômodo em sinais iniciais, distribuindo o orçamento, selecionando público e criativos, respeitando a complacência. A chave são dados S2S, disciplina UTM e guardrails.
1) Onde exatamente AI tem efeito
1. 1. Biding e paising
Bid dinâmico/CPA/ROAS com olho em 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' e risco.
Pacing suave: Retém a vazão no corredor Payback, evita reviravoltas de manhã e subnutrição à noite.
1. 2. Destino e público
Modelos propensity: Probabilidade FTD/2nd-dep/Retenção → look-alike segmentos e clusters prioritários.
Modelos Exclusion: provável churn/baixo LTV/frod → excluímos ou reduzimos a taxa.
Contexto/semântica: NLP em locais de conteúdo para filtragem pré-bid.
1. 3. Criativos e Offs
Embeddings visuais/NLP → clusterização de ângulos e bandit rotation.
Mapeamento preditivo de chance de «sair do learning» e manter CR/ARPU.
1. 4. Distribuição de orçamento
Abordagem de portfólio multibilionário: transferência de spand entre canais/geo/geo, com probabilidade de Payback _ D30.
Cenários «o quê» dos modelos MMs/causais.
1. 5. SmartLink/off-rotina
Redirecionar o tráfego para offs com a melhor qualidade eSRA/coorte com caps, complacências e prioridades.
2) Arquitetura de dados para a meta AI
Coleta: UTM + 'click _ id', evento s2s 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, logs de rediretos/posts, metadados criados.
Armazenamento: DWH (tempo UTC, moeda de transação + «moeda de relatório»).
Fichi: Recency/frequency/monetary, device/geo/payment, sessions/engagement, creat-embeddings, nature/place.
Modelos: classificação (frod/validade), regressão (ARPU/Payback), bandits, NLP/visão, MMM/carrasco.
Ativação: regras de biding/paising, público (em consultórios, CDP), SmartLink API, CRM.
Guardian: Consent/RG, whitelist GEO/idade, limites de taxas/frequência, override manual e decisão logs.
3) Matemática de soluções (em canivete de métricas de marketing)
Metas de dinheiro:- `ROAS_Dn = NGR_Dn / Spend`, `Payback = min{n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}`, `LTV = Σ NGR_t / (1+r)^{t/30}`.
- `score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.
- redistribuímos as exibições proporcionalmente à probabilidade posterial de vitória, deixando 10% a 20% para a exposição.
4) Praticar targeting com AI
4. 1. Audiência de crescimento
Seed: cômodos com Payback rápido (historicamente) → LAL 1-2% com guichês geo/idade.
Contextual ML: Selecione o inventário/tópico acima de CR (reg→FTD).
Momento-based: dayparting e «recency» eventos: usuários quentes com bid alto, exibições frias e baratas.
4. 2. Público Economizado
Exclusions: churn/bónus hunter/LTV baixa - excluindo ou cortando a taxa.
Frequency capping: Curva de retorno decrescente ML por frequência (cruzando a mente, colocando um teto).
4. 3. Meta de crediário
Matching «ângulo x segmento»: por exemplo, o proof social é melhor entrar em returning/Android LATAM e gamplay em new users/iOS EU.
5) Complaens, privacidade e ética (marcos obrigatórios)
Marketing respeitável: 18 +/21 +, no «dinheiro fácil», condições claras de promoção.
Consent Style/PII Higiene: Sem informação pessoal no URL, servidor de conversão.
Sem discriminação: exclua os atributos sensíveis das fichas; auditoria fairness.
Guardrails: min/max bid, caps, manual stop em desvios de qualidade.
6) Métricas de «saúde» compra AI
Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.
Economia: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Payback', 'ROAS/ROY'.
Técnica: atraso no pós-back, p95 latency,% retrações, proporção de eventos sem 'click _ id', discrepância 'operator↔DWH'.
Crediário/targeting: win-rate versão, tempo até a saída do learning, curvas response em frequência/taxa.
7) Erros frequentes e como não permitir
1. Otimização em cliques/ERS em vez de Payback/LTV.
2. UTM cru/fuso horário/moeda - flutua D0/D1 e ROY.
3. Não há idempotency em S2S - Duplos FTD em retraias.
4. Distorção em exploration: desativou a exposição - criativos «morrem», e o público é queimado.
5. Os bans e a perda do inventário.
6. Não há A/B na venda - «modelo na prateleira», não há confiança.
8) Folhas de cheque
8. 1. Antes de iniciar
- Política UTM, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/moeda, idempotency)
- Conversion API, alertas de atrasos> 15 min, logs de rediretos/pós-back
- Segmentos de seed para LAL, whitelist GEO/idade, RG discreters
- Modelos básicos: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
- Guardrails: min/max bid, caps, frequência, paragens de qualidade
8. 2. Primeira semana
- Piloto de rotação bandit criativos (10-20% de exposição)
- Paising automático por Prob (Payback _ D30); relatório de desvios
- Alertas de anomalias: falhas CR, surto ASN, queda de EMQ/pós-back
8. 3. Até o dia 30
- Relatórios de grupo: Cum _ ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback por segmento
- Reaproveitamento LAL nos cômodos de vitória, atualização das folhas exclusion
- Comparação DDA/Last click com elásticos MMM, ajuste do mix
9) 30-60-90 plano de implementação
0-30 dias - Esqueleto e «verdade precoce»
Normalize S2S, moedas/TZ, inclua Conversion API e alertas.
Levante as vitrines DWH: Cum _ ARPU D7/D30, Payback, Relatório de Divergência.
Execute o Early Quality + fraud-risk; ligue creative-scoring e bandit-rotation básico.
31-60 dias - Controle automático e escala
Ative o carro-biding/paising por Prob (Payback _ D30) com guindastes.
Amplie o destino LAL/Contexto-ML, adicione a frequency-optimizer.
Ligue a rotação SmartLink Off, o processo de recurso antifrode.
A/B-validação uplift por canais/geo.
61-90 dias - Estratégia e sustentabilidade
MMM/modelos causais → otimização do mix orçamentário.
MLOps: monitoramento da deriva, rotação de modelos/segredos, exercícios de emergência (DLQ/retrai).
Retro regular por segmento/criatividade, atualização de dicionários UTM/fic.
10) Mini playbooks
Regra de apostas automáticas (pseudo):- Se 'Prob (Payback _ D30) 1' aumentar o bid em x%;
- se ' 2' Prob < 1 ' deixar;
- Se 'Prob < 2' ou 'CR ( )' cair em X reduzir bid/incluir caps.
- Os novos criativos recebem 15% do tráfego; com 100 + cliques sem ou CR <0,7 x medians - auto-pare. O vencedor → até 60% a 70% das exibições.
- Segmentos com Ret _ D7
A AI retira a mídia e a meta de «artesanato manual» para um sistema controlado, prevendo a qualidade, gerenciando as taxas/orçamentos, encontrando o público e rotativos, protegendo contra os furos e erros de meta - tudo dentro da complacência e do Sorriso Marketing. Com o circuito S2S puro, a economia de linha NGR, a disciplina UTM e os algoritmos de guarda nítidos estabilizam o Payback e criam LTV, enquanto a equipe se concentra em hipóteses estratégicas e novos pontos de crescimento.