AI mahabat kampaniýalaryny seljermekde nähili kömek edýär

Giriş: AI - "gipoteza → çözgüt → pul" aýlawynyň tizlendirijisi

AI "jadyly düwme" däl-de, arassa maglumatlaryň we tertipli prosesleriň üstündäki gurluşdyr. Bu pikir bilen subut edilen netijäniň arasyndaky wagty azaldýar: nämäni synagdan geçirmelidigini, spandy nireden kesmelidigini, haýsy döredijiligi ulaltmalydygyny we marjany nädip goramalydygyny aýdýar.

1) AI iň uly täsir edýär

1. 1. Hiliň we öwezini dolmagyň çaklamasy

Early Quality (D1/D3): irki signallar boýunça model (çeşme, enjam, geo, ilkinji hereketler) 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30' çaklaýar.

Payback & LTV: regressiýalar/gradient güýçlendirijisi 'Cum _ ARPU _ D30/D90' we öwezini doluş gününe baha berilýär.

Kiçi formulalar:

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

1. 2. Býujetleri we nyrhlary optimizirlemek

Bandit-modeller/reinforcement: býudjeti "diwarlar" (cap, complayens, ýygylyk) bilen iň gowy baglara geçirýärler.

Çaklama boýunça peýsing: gündelik spend öwezini dolmak ähtimallygyny göz öňünde tutup paýlanýar.

1. 3. Atributiýa we MMM

Komponentli atributiýa: modeller bölekleýin maglumatlarda (post-privacy) kanallaryň goşandyny paýlaýarlar.

MMM (Marketing Mix Modeling): ML-regressiýalar elastiklige we "diminishing returns" baha berip, býudjeti nirä geçirmelidigini görkezýär.

1. 4. Döredijilik seljermesi

NLP/wizual embeddingler döredijiligi "burçlara" (duýgy, offer, sosial subutnama) jemleýär we CR/ARPU bilen baglanyşdyrýar.

Wariantlary döretmek (göçürme/wizual) + "üstünlik ähtimallygy" çaklamaly bal → synagyň ileri tutulmagy.

1. 5. Antifrod we anomaliýalar

Düzgünleriň (IP/ASN/velocity) we ML (wakalaryň yzygiderliliginiň anomaliýalary) utgaşmasy ROI-ni gorap, hapalary we çarjbekleri peseldýär.

1. 6. Kogort derňewi we CRM

Modeller LTV/Retenshnu boýunça kogortlary toparlara bölýär, CRM triggerlerini (şahsy missiýalary/offerleri) - Responsible Marketing-i berjaý edýär.

2) AI seljermesi üçin maglumatlaryň arhitekturasy

Ýygnamak: UTM + 'click _ id' → S2S wakalar ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') → GA4/MMP → töleg ýazgylary.

Ammar: DWH (BigQuery/Redshift), UTC-daky wakalar, geleşigiň walýutasyndaky pul mukdary + hasabat walýutasy.

Fiçler: recency/frequency/monetary, geo/device/töleg usuly, döredijilik-embeddingler, irki özüni alyp baryş alamatlary.

Modeller: klassifikasiýa (dogrulygy/frod), regressiýa (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/döredijilik üçin vision, MMM.

Işjeňleşdirmek: biding düzgünleri, SmartLink/offer-marşrut, BI hasabatlary, CRM-segmentler.

Gardianlar: Complayens/Consent Mode, explainability, el bilen override, çözgütler magazineurnaly.

3) "Öň/soň" anyk halatlary

Ugur	AI çenli	AI BILEN
Çeşmeleri saýlamak	eCPC/EPC çözgütleri	Early Quality (D1/D3)
Paýsing/stawkalar	El + gijikdirmeler	Prob (Payback_D30), has durnukly delivery
Döredijilik	6-8 synag/hepde	40-60 üýtgeşiklik/hepde + üstünlik gazanmak, has çalt çykmak
Anomaliýalar	Faktumdan soňky	lag/gollar/ASN boýunça alertler, az ýitgiler S2S
Býudjet garyndysy	Taryhy bölüniş	Uplift barlagy bilen MMM - býudjet göçürmesi

4) Öz-özüňi aldatmazdan modelleri nädip öwretmeli

Maksat pul hakda: basmak däl-de, Payback/LTV-ni optimizirläň.

Temporal split: train/valid/test time (roll-forward).

Leakage stop: fiçlerde "geljekki" maglumat ýok.

Explainability: SHAP/feature importance → işewürlik we laýyklyk ynamy.

Onlaýn barlag: A/B ýa-da holdout, uplift hasabaty we ygtybarly aralyklar.

5) Seredilýän metrikler

Качество: `CR(click→reg)`, `CR(reg→FTD)`, `2nd_dep rate`, `Retention_D7/D30`, `Chargeback rate`.

Ykdysadyýet: 'CPA', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Cum _ ARPU', 'Payback', 'ROAS/ROI'.

Tehnika: postbekleriň gijä galmagy,% retraýlar, p95 latency, wakalaryň paýy 'click _ id', tapawut 'operator DWH'.

6) Çözgüt üçin wizualizasiýa

Heatmap Cum_ARPU (kohorta × gün) - guýrugyň eňňidi.

MMM-den Gain/response curves - bu ýerde doýma we optimizm.

Döredijilikde feature impact - CR haýsy burçlary herekete getirýär.

Kanallar/döredijilikler boýunça töleg nokatlary - zyýansyz CPA liniýasy.

7) Töwekgelçilikler we olary nädip peseltmeli

Çig maglumatlar → akylly zibil. S2S-arassaçylyk we walýuta/TZ bilen başlaň.

Kiçi nusgalarda overfiting. Kuwwatyň we tertipleşdirmegiň çäklerini saklaň.

Utgaşma. Döredijilik awto-süzgüçleri (18 +/RG, wadalary gadagan etmek), maksat syýasaty.

Şahsylaşdyrma etikasy. Bonuslary/ýygylygy çäklendirmek, RG-ni we razyçylygy hormatlamak.

8) AI-analitikany ornaşdyrmagyň çek-sanawy

Maglumat

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-syýasat we 'click _ id', redaktorlaryň/postbekleriň ýazgylary, aladalar lag> 15 min
GA4/MMP baglanyşyk, Eksport → DWH, FX kurs tablisalary

Modeller we prosesler

Maksatlar: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Temporal split, leakage, baseline düzgünleri
Explainability + decision logs, ручной override
Işjeňleşdirmek kanallary: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Laýyklyk/Howpsuzlyk

Consent Mode/Gizlilik, URL-de PII ýok
RG-süzgüçler, döredijilik barlagy, brand-safety
Wakalar we jedeller syýasaty, modeller we açarlar

9) 30-60-90 meýilnama

0-30 gün - Çarçuwa we "arassa" metrikler

S2S we walýutalary standartlaşdyrmak/TZ; gijikdirme/ýalňyşlyk töwekgelçiligini ýokarlandyrmak.

DWH penjireleri: Cum_ARPU D7/D30, Kogorta boýunça Payback, tapawut hasabaty.

AI döredijiliginiň piloty: burçlaryň öndürilmegi + awto-skrining barlagy.

"Early Quality" (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) modeli offline bahalandyrmada.

31-60 gün - Önümdäki modeller we töwekgelçiliklere gözegçilik

Payback_D30 (guardrails) çaklamasy boýunça awto-peýsing/býudjetiň gaýtadan paýlanmagyny öz içine alyň.

Düzgünleriň üstünde antifrod-ML; FPR/TPR metrikleri we şikaýat mehanizmi.

MMM-taslama: elastiklik we SRM/stawkalar boýunça "näme bolsa"; A/B - çözgütleriň tassyklanylmagy.

61-90 gün - Gerimi we durnuklylygy

MLOps: dreýf gözegçiligi, modelleriň/syrlaryň aýlanmagy, gyssagly ssenariýalar.

LTV/skor esasly CRM offerlerini şahsylaşdyrmak (RG çäklendirmeleri bilen).

Döredijilik/çeşmeler boýunça yzygiderli retro, UTM sözlüklerini täzelemek/fich.

10) Ýygy-ýygydan ýalňyşlyklar

1. "Payback/LTV" -iň ýerine ERS/basmalar boýunça optimizasiýa.

2. Wagt zolaklarynyň/walýutalaryň ýalňyşlyklary - D0/D1 we ROI "ýüzýär".

3. Idempotency ýok - retralarda FTD goşa.

4. Nol explainability - işewürlik ynanmaýar, model "tekjede".

5. Ignor complayens - çalt ösüş → çalt sanksiýalar.

AI "çaklamaga" däl-de, has çalt we has takyk saýlamaga kömek edýär: haýsy baglanyşyklary ulaltmak, nirede kesişmek, haýsy döredijilik "Payback" -e geler we haýsysy býudjeti ýakar. Arassa S2S kontury, kogort ykdysadyýeti (GGR däl-de NGR), UTM we MLOps düzgün-nyzam bilen AI moda adalgasyndan iş seljeriş hereketlendirijisine öwrülýär we kararlaryňyzy köpeldip we girdejili edýär.