Crypto Casino
Torrent Gear
Modul în care IA optimizează cumpărarea și direcționarea mass-media
Introducere: AI = „creier” pe partea de sus a datelor curate
IA nu înlocuiește strategia, face circuitul de achiziții mai rapid și mai stabil: prezice calitatea cohortei prin semnale timpurii, distribuie bugetul, selectează publicul și creativii, respectând conformitatea. Cheie - date S2S, disciplină UTM și parapete.
1) În cazul în care exact IA are un efect
1. 1. Biding și pacing
Ofertă dinamică/CPA/ROAS cu ochi pe „Prob (FTD)”, „ARPU _ D30” și risc.
Ritm neted: Menține fluxul în coridorul Payback, evită arderea dimineața și subgustul seara.
1. 2. Direcționare și audiențe
Modele de înclinare: probabilitatea de FTD/2nd-dep/Retention → segmente asemănătoare și clustere prioritare.
Modele de excludere: probabile Churn/LTV scăzut/fraudă → exclude de la spectacole sau de a reduce rata.
Context/semantică: NLP pe site-urile de conținut pentru filtrarea pre-bid.
1. 3. Creativi și oferte
Încorporări vizuale/NLP → gruparea unghiului și rotația banditului (ε -verde/Thompson).
Cote de notare predictive de „ieșire din învățare” și deținerea CR/ARPU.
1. 4. Alocarea bugetară
Abordarea portofoliului multi-piață: trecerea intervalului între canale/geo/dispozitive este Payback_D30 probabilă.
Ce-dacă scenarii din MMM/modele cauzale.
1. 5. SmartLink/Ofertă
Redirecționați traficul către oferte cu cea mai bună calitate eCPA/cohortă, luând în considerare plafoanele, conformitatea și prioritățile.
2) Arhitectura datelor pentru direcționarea IA
Colectia: UTM + 'click _ id', s2s events' reg/KYC/FTD/2nd _ rep/rambursare/chargeback', GA4/MMP, redirect/postback busteni, metadate creative.
Stocare: DWH (ora UTC, valuta tranzacției + „moneda raportului”).
Caracteristici: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, creative embeddings, source/plasement.
Modele: clasificare (fraudă/valabilitate), regresii (ARPU/Payback), bandiți, NLP/viziune, MMM/mașină cauzală.
Activare: reguli de biding/pacing, audiențe (în birouri, CDP), SmartLink API, CRM.
Gardieni: Consimțământ/RG, lista albă GEO/vârstă, limite de rată/frecvență, suprascriere manuală și jurnalele de decizii.
3) Matematica decizională (în conturul metricii de marketing)
Obiective monetare:- 'ROAS _ Dn = /Cheltui', 'Payback = min {n: CPA}', 'LTV = /( 1 + r) ^ {t/30}'.
- 'score = w1· Prob (FTD) + w2· Prob (2nd_dep) + w3· E [ARPU _ D30] − w4· Risk _ fraud'.
- redistribuie arată proporțional cu posteriori probabilitatea victoriei, lăsând 10-20% pentru explorare.
4) practici de direcționare AI
4. 1. Audiențe în creștere
Semințe: cohorte cu răzbunare rapidă (istoric) → LAL 1-2% cu parapete după geo/vârstă.
ML contextual: selectați inventarul/subiectele, unde CR (reg→FTD) este mai mare.
Moment-based: dayparting și „prospețime” (recență) de evenimente: prindem utilizatorii fierbinți cu o ofertă mare, cele reci cu spectacole ieftine.
4. 2. Audiențe de economii
Excepții: vânători foarte probabili Churn/bonus/low LTV - excludeți sau tăiați pariul.
Plafonarea frecvenței: curba ML a randamentului descrescător al frecvenței (traversăm optim, setăm plafonul).
4. 3. Direcționare creativă
Colț × segment de potrivire: de exemplu, dovada socială mai bine merge la returnarea/Android LATAM, și gameplay-ul merge la noi utilizatori/iOS EU.
5) Respectarea, confidențialitatea și etica (cadru obligatoriu)
Marketing responsabil: 18 +/21 +, fără „bani simpli”, termeni promoționali expliciți.
Mod de consimțământ/igienă PII: nu există informații personale în URL, conversie server-side.
Fără discriminare: excluderea atributelor sensibile din caracteristici; audit de corectitudine.
Guardrails: min/max bid, capace, oprire manuală pentru abateri de calitate.
6) AI de cumpărare „sănătate” măsurători
Качество: 'CR (click→reg)', 'CR (reg→FTD)', '2nd _ rep rate', 'Retention _ D7/D30', 'Chargeback rate'.
Economie: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Payback', 'ROAS/ROI'.
Tehnica: întârziere postback, p95 latență,% retribuții, proporția de evenimente fără 'click _ id', discrepanță „operator↔DWH”.
Creative/targeting: opțiune win-rate, timp pentru a ieși din învățare, curbe de răspuns după frecvență/rată.
7) Greșeli frecvente și cum să preveniți
1. Faceți clic/optimizare EPC în loc de Payback/LTV.
2. Raw UTM/fusuri orare/valute - plutește D0/D1 și ROI.
3. Nu există idempotență în S2S - FTD se dublează pentru recalificări.
4. Bias în exploatare: explorarea a fost oprită - creativii „mor”, publicul arde.
5. Respectarea ignoră - interdicții și pierderea inventarului.
6. Fără A/B în vânzări - "modele pe raft', fără încredere.
8) Liste de verificare
8. 1. Înainte de lansare
- Politica UTM, 'click _ id', s2s:' reg/KYC/FTD/2nd _ rep/rambursare/chargeback '(UTC/valută, idempotență)
- API de conversie, alerte de întârziere> 15 min, redirecționare/jurnale postback
- Segmente de semințe pentru LAL, lista albă GEO/vârstă, disclaimers RG
- Modele de bază: calitate timpurie, risc de fraudă, creative-scoring
- Guardrails: min/max bid, capace, frecvență, condiții de oprire a calității
8. 2. Prima săptămână
- Creative bandit pilot (10-20% explorare)
- Auto-pacing by Prob (Payback_D30); raport de abatere
- Alerte de anomalie: eșecuri CR, ASN spike, EMQ/picătură postback
8. 3. În ziua 30
- Rapoarte de cohortă: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-rep, Payback pe segment
- LAL resampling pe cohortele câștigătoare, actualizarea listelor de excludere
- DDA/Ultimul clic vs. elasticitatea MMM, reglarea amestecului
9) Planul 30-60-90 de implementare
0-30 zile - Cadrul și „adevărul timpuriu”
Standardizați S2S, valute/TZ, activați API de conversie și alerte.
Raise DWH vitrine: Cum_ARPU D7/D30, Payback, raport de discrepanță.
Run Early Quality + risc de fraudă; conectați notarea creativă și rotația de bază a bandiților.
31-60 zile - Reguli auto și scară
Porniți auto-biding/pacing prin Prob (Payback_D30) de la parapete.
Extindeți direcționarea LAL/context-ML, adăugați optimizator de frecvență.
Conectați SmartLink-înrădăcinare de oferte, procedura de apel anti-fraudă.
A/B-uplift validation by channel/geo.
61-90 zile - Strategie și sustenabilitate
Modele MMM/cauzale → optimizarea mixului bugetar.
MLOps: monitorizare drift, model/rotație secretă, burghie de urgență (DLQ/retroys).
Retro regulat prin segment/creativ, actualizarea dicționarelor/caracteristicilor UTM.
10) Mini cărți de redare
Regula pariului automat (pseudo):- If 'Prob ( ) 1' crește oferta cu x%;
- dacă "θ 2 ≤ Prob <θ 1 '→ stânga;
- if 'Prob <θ 2' or 'CR (reg→FTD)' picături de X σ → reduce oferta/porniți capacul.
- Noii creativi primesc 15% din trafic; la 100 + clicuri fără regs sau CR <0. 7 × mediană - auto-oprire. Câștigătorul → până la 60-70% din impresii.
- Segmente cu Ret_D7
Ia media de cumpărare și de direcționare din „ambarcațiunile manuale” într-un sistem controlat: prezice calitatea, gestionează ratele/bugetele, găsește audiențe și rotații, protejează împotriva fraudei și erori de direcționare - toate în cadrul conformității și de marketing responsabil. Cu un circuit S2S pur, cohorta economie în NGR, disciplina UTM și parapete clare, algoritmi stabiliza Payback și să crească LTV, iar echipa se concentrează pe ipoteze strategice și noi puncte de creștere.