Как AI автоматизирует медиапокупку трафика

Введение: от «ручных крутилок» к управляемой автоматике

Классическая медиапокупка держится на людях: менеджер следит за ставками, частотой, креативами, офферами. AI превращает это в замкнутый цикл:

данные → прогноз → решение → доставка → обратная связь, где алгоритмы управляют ставками, бюджетами, ротацией креативов и потоков, а люди ставят цели, правила и следят за рисками.

1) Что именно автоматизирует AI

1. Ставки и пейсинг

Корректирует bid/CPA/target ROAS на уровне кампаний/ad set/аудиторий.

Плавно расходует дневной/недельный бюджет (pacing) под целевой Payback.

2. Распределение бюджетов (Budget Allocation)

Переложение спенда между каналами/гео/сегментами на основе ранних сигналов качества (D1/D3) и прогноза ARPU_D30/Payback.

3. Ротация креативов и офферов

Bandit-модели (ε-greedy/Thompson) выбирают лучший угол/формат, выключают «мёртвые» варианты.

SmartLink/оффер-рутация внутри вертикали по eCPA/качества когорты.

4. Оркестрация трафика

Автокапы/частота показов, гео-сплит, часы доставки (dayparting), device-сплит.

Переключение источников при инцидентах (SLA/задержки постбеков).

5. Контроль рисков

Антифрод и комплаенс-скрининг креативов/лендов (18+/RG, без «лёгких денег»).

Guardrails: лимиты ставок, белые GEO/таргет 18+/21+, стоп-правила.

2) Архитектура AI-медиазакупки

Сбор данных

UTM + `click_id`, GA4/MMP, S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback`, логи редиректов/постбеков, креатив-метаданные.

Хранилище/подготовка

DWH (BigQuery/Redshift) → витрины фич: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, ранние поведенческие сигналы, эмбеддинги креативов.

Модели

Early Quality: Prob(FTD), Prob(2nd_dep), прогноз `ARPU_D30/Payback`.

Budget & Bidding: bandits + регрессии отклика, ограниченные правилами.

Creative/OFFER Selector: визуальные/NLP-эмбеддинги + bandits.

Антифрод/Аномалии: гибрид правил (IP/ASN/velocity) и ML.

Активация

API рекламных платформ (правила ставок/бюджетов), SmartLink/оффер-роутер, Conversion API, CRM/ретеншн триггеры.

Гардианы

Комплаенс/Responsible Marketing, Consent/приватность, ручной override, decision logs.

3) Математика решений (упрощённо)

Цель по деньгам:

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

Bidding:

`bid_t ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	сигнал] / целевой Payback`.

Budget Shifting (bandit):

раз в ΔT распределяем бюджет пропорционально постериорным шансам окупаемости с exploration (например, Thompson Sampling).

4) Как это работает в днях

D0–D1: запуск и ранняя фильтрация

Модель Early Quality оценивает связки (источник×гео×девайс×креатив), устанавливает стартовые ставки и капы.

Антифрод отсекает ASN/ботов; комплаенс-скан креативов/лендов.

D2–D7: самообучение и перераспределение

Bandits «учатся»: лучшие углы/форматы получают больше трафика, слабые — отключаются.

Пейсинг выравнивает delivery, удерживает CPA/Payback в коридоре.

D8–D30: консолидация и масштаб

Бюджет уезжает в стабильные связки; индексация ставок под когорты (2nd-dep, ARPU_D30).

Добавляются новые креатив-пачки; SmartLink корректирует офферы.

5) Ключевые метрики «здоровья» автоматики

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: задержка постбеков, p95 latency, % ретраев, доля событий без `click_id`, расхождение «оператор↔DWH».

Креативы/офферы: win-rate варианта, время до выхода из learning, прирост к Payback.

6) Риски и как их сдерживать

Оверфитинг к «вчерашним» трендам → temporal split, скользящее переобучение.

Инфраструктурные лаги (постбеки, отчёты) → алерты >15 мин, DLQ, backoff-ретраи.

Комплаенс-нарушения → авто-скрининг + ручное ревью, запреты на risky-формулировки.

Персонализация без RG → лимиты частоты/бонусов, аудит сегментов.

«Один алгоритм для всего» → модульная архитектура, guardrails, ручной override.

7) Чек-лист запуска AI-медиазакупки

Данные и трекинг

UTM-политика, `click_id`, s2s: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC/валюта, idempotency)
Conversion API / server-side события, алерты задержек >15 мин
Логи редиректов/постбеков, корреляция по `click_id/event_id`

Модели и правила

Early Quality (Prob(FTD), Prob(2nd_dep), ARPU_D30)
Bandit для креативов/офферов + пейсинг/бид-правила
Антифрод: device/IP/ASN+ML, процедура апелляций
Комплаенс-скрининг (18+/RG, язык/валюта/GEO), whitelist GEO

Активация и контроль

Интеграция с API платформ и SmartLink
Guardrails: min/max bid, caps, частота, стоп-условия Payback/качества
Decision logs, ручной override, недельные ретро

8) Кейсы «до/после»

Ситуация	До	После AI
Плохая неделя, рост CPC	Ручное снижение ставок, потеря объёма	Пейсинг держит delivery, перераспределяет спенд в связки с высоким Prob(Payback)
Креативы устали	Поздняя реакция	Bandit отключает уставшие, тестит новые пачки, сокращая время в learning
Скачок фрода по ASN	Поздний отчёт, спор с оператором	Алерт + авто-жёсткий фильтр, чёрный список источников, сохранённый бюджет

9) Мини-процедуры

Правило авто-ставки (псевдо):

Если `Prob(Payback_D30) ≥ θ1` → увеличить bid на x%;
если `θ2 ≤ Prob < θ1` → оставить;
если `Prob < θ2` или `CR(reg→FTD)` падает на Xσ → снизить bid/поставить кап.

Ротация креативов:

Новые варианты получают 10–20% трафика (exploration); побеждающий — до 60–70% (exploitation). Стоп при 100+ кликов без рег или CR ниже медианы × 0,7.

10) 30-60-90 план внедрения

0–30 дней — Каркас и гигиена

Стандартизируйте s2s и валюты/TZ, включите Conversion API и алерты.

Поднимите DWH-витрины: Cum_ARPU D7/D30, Payback по когорте, отчёт расхождений.

Запустите Early Quality в оффлайне; подключите комплаенс-скан креативов.

31–60 дней — Первые автоправила в проде

Включите auto-пейсинг и bid-rules по Prob(Payback_D30) с guardrails.

Разверните bandit-ротацию креативов и SmartLink-офферов.

Поднимите антифрод-ML поверх правил; введите процедуру апелляций.

A/B-валидация uplift (сплит кампаний/гео).

61–90 дней — Масштаб и устойчивость

Расширьте каналы/гео; добавьте сезонные сценарии.

MLOps: мониторинг дрейфа, ротация моделей/ключей, аварийные учения (DLQ/падение БД).

Финальный пакет метрик и плейбуков: когда алгоритм рулит, когда — ручной оверрайд.

11) Частые ошибки и как их избежать

1. Оптимизация по кликам/EPC вместо Payback/LTV.

2. Сырые данные и часовые пояса → «плавает» D0/D1 и ROI.

3. Нет idempotency → дубли FTD при ретраях.

4. Игнор комплаенса → баны/санкции, потеря инвентаря.

5. Останов тестов слишком рано → иллюзорные «победители».

6. Монолит вместо модулей → сложно править, растёт риск.

AI автоматизирует медиапокупку тогда, когда у вас есть чистый поток данных, S2S-контур, дисциплина UTM и чёткие цели по Payback/LTV. Добавьте Early Quality, bandit-ротацию, авто-пейсинг со строгими guardrails, антифрод и комплаенс-скан — и закупка превращается из ручного ремесла в управляемую систему, где алгоритмы держат маржу, а команда сосредоточена на стратегических гипотезах и новых точках роста.