AI media satyn alyşy we nyşana almagy nädip optimizirleýär

Giriş: AI = "beýni" arassa maglumatlaryň üstünde

AI strategiýanyň ornuny tutmaýar, satyn alyş konturyny has çalt we durnukly edýär: irki signallar boýunça kogortanyň hilini çaklaýar, býudjetini paýlaýar, tomaşaçylary we döredijiligi saýlaýar. Açar - S2S-maglumatlar, UTM we guardrails düzgün-nyzam.

1) AI nirede täsir edýär

1. 1. Biding we paysing

Dinamiki bid/CPA/ROAS 'Prob (FTD)', 'ARPU _ D30' we töwekgelçilik.

Tekiz pacing: Paýback koridorynda çykdajylary saklaýar, irden ýanmakdan we agşam nädogrylykdan gaça durýar.

1. 2. Nyşana almak we diňleýjiler

Propensiti modelleri: FTD/2nd-dep/Retention ähtimallygy → look-alike segmentleri we ileri tutulýan toparlar.

Exclusion-modeller: ähtimal çurn/pes LTV/frod → görkezişlerden çykarýarys ýa-da nyrhy peseldýäris.

Kontekst/semantika: pre-bid süzgüç üçin kontent meýdançalarynda NLP.

1. 3. Döredijilik we offerler

Wizual/NLP-embeddingler → burçlary toparlaşdyrmak we bandit-rotasiýa (ε -greedy/Thompson).

"Learning-den çykmak" we CR/ARPU-ny saklamak mümkinçiliginiň öňünden sanalmagy.

1. 4. Býudjet paýlanyşy

Köp bazarly portfel çemeleşmesi: Payback_D30 ähtimallygy boýunça kanallaryň/geo/enjamlaryň arasynda spendiň ýerleşdirilmegi.

MMM/kauzal modellerden "näme bolsa" ssenarileri.

1. 5. SmartLink/offer-rutasiýa

Traffigi caps, complayens we ileri tutulýan ugurlary göz öňünde tutup, iň oňat eSRA/kogorta hili bolan offerlere gönükdirmek.

2) AI maksatly maglumat arhitekturasy

Ýygnamak: UTM + 'click _ id', s2s-wakalar 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', GA4/MMP, redaktorlaryň/postbekleriň ýazgylary, döredijilik-metadata.

Ammar: DWH (UTC-wagt, geleşik walýutasy + "hasabat walýutasy").

Fiçler: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, döredijilik-embeddingi, source/placement.

Modeller: klassifikasiýa (frod/dogrulygy), regressiýa (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, MMM/kauzalka.

Işjeňleşdirmek: Biding/paysing, auditoriýa (kabinetlere, CDP), SmartLink API, CRM düzgünleri.

Gardianlar: Consent/RG, whitelist GEO/ýaş, nyrh/ýygylyk çäkleri, el bilen override we decision logs.

3) Çözgütleriň matematikasy (marketing metrikleriniň kanwasynda)

Pul maksatlary:

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

Biding (pikir):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	]/Maksatly Payback 'signallary, frod/chargeback töwekgelçiligi üçin pes koeffisiýentli.

Auditoriýalaryň ileri tutulmagy:

`score = w1·Prob(FTD) + w2·Prob(2nd_dep) + w3·E[ARPU_D30] − w4·Risk_fraud`.

Döredijilik/offerleriň bandit-rotasiýasy:

eksploration-da 10-20% galdyryp, görkezişleri ýeňişden soňky ähtimallyga proporsional paýlaýarys.

4) AI bilen nyşana almak tejribesi

4. 1. Ösüş diňleýjileri

Seed: çalt Payback bilen kogortlar (taryhy) → LAL 1-2% geo/ýaş boýunça garawullar bilen.

Contextual ML: CR (reg → FTD) -den ýokary bolan inwentar/temalary saýlaýarys.

Moment-based: dayparting we "täzelik" (recency) wakalary: gyzgyn ulanyjylary ýokary bid, sowuk - arzan görkezişler bilen tutýarys.

4. 2. Tygşytlaýyş diňleýjileri

Exclusions: ýokary ähtimal churn/bonus-hunter/pes LTV - nyrhy aýyrýarys ýa-da kesýäris.

Frequency capping: ML-ýygylyk boýunça azalýan akymyň egrisi (optimum geçýäris, potoloky goýýarys).

4. 3. Döredijilik maksady

"Burç × segment" oýny: mysal üçin, social proof returning/Android LATAM-a, gameplay bolsa new users/iOS EU-a has gowy girýär.

5) Laýyklyk, gizlinlik we ahlak (hökmany çarçuwalar)

Responsibl-marketing: 18 +/21 +, no "ýeňil pul", açyk mahabat şertleri.

Consent Mode/PII-arassaçylyk: URL-de şahsy maglumat ýok, konwersiýa serweri.

Diskriminasiýa bolmazdan: fiçden duýgur atributlary aýyryň; fairness barlagy.

Guardrails: min/max bid, caps, manual stop.

6) AI-satyn almagyň "saglyk" ölçegleri

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

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

Tehnika: postbekleriň gijä galmagy, p95 latency,% retraýlar, "click _ id" -siz wakalaryň paýy, "operator, DWH" tapawudy.

Döredijilik/nyşana almak: win-rate warianty, learning-den çykmaga çenli wagt, ýygylyk/nyrh boýunça response-egri.

7) Ýygy-ýygydan ýalňyşlyklar we nädip ýol bermezlik

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

2. Çig UTM/wagt guşaklary/walýutalar - D0/D1 we ROI ýüzýär.

3. S2S-da idempotency ýok - retralarda FTD goşa.

4. Exploitation-daky gapma-garşylyk: exploration öçürildi - döredijilik "ölýär", tomaşaçylar ýanýar.

5. Ignor complayens - gadaganlyklar we inwentary ýitirmek.

6. Önümde A/B ýok - "tekjede model", ynam ýok.

8) Çek-listler

8. 1. Başlamazdan ozal

UTM-syýasaty, 'click _ id', s2s: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC/walýuta, idempotency)
Conversion API, gijikdirme aladalary> 15 min, redaktorlar/postbekler
LAL, whitelist GEO/ýaş, RG diskleýerleri üçin tohum segmentleri
Esasy modeller: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
Guardrails: min/max bid, caps, ýygylyk, hil şertleri

8. 2. Birinji hepde

Döredijilik bandit-rotasiýa piloty (10-20% exploration)
Prob (Payback_D30); gyşarmalar boýunça hasabat
Anomaliýalaryň aladalary: CR-şowsuzlyklar, ASN-iň köpelmegi, EMQ/postbekleriň ýykylmagy

8. 3. 30-njy güne çenli

Kogort hasabatlary: Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, segmentler boýunça Payback
Ýeňiji toparlarda LAL-lary gaýtadan saýlamak, exclusion sahypalaryny täzelemek
DDA/Last click we MMM elastikligini deňeşdirmek, garyndy sazlamak

9) 30-60-90 girizmek meýilnamasy

0-30 gün - Çarçuwa we "irki hakykat"

S2S, walýutalary/TZ standartlaşdyryň, Conversion API we alertleri goşuň.

DWH penjirelerini galdyryň: Cum_ARPU D7/D30, Payback, tapawut hasabaty.

"Early Quality" fraud-risk; creative-scoring we esasy bandit-rotasiýa birikdiriň.

31-60 gün - Awtodawil we masştab

Guardrails bilen Prob (Payback_D30) awto-biding/paysingini açyň.

LAL/kontekst-ML nyşanyny giňeldiň, frequency-optimizer goşuň.

Offerleriň SmartLink-rutasiýasyny, antifrod şikaýat prosedurasyny birikdiriň.

Kanallar/geo boýunça A/B-uplift tassyklamasy.

61-90 gün - Strategiýa we durnuklylyk

MMM/kauzal modeller → býudjet garyndysyny optimizirlemek.

MLOps: dreýfiň monitoringi, modelleriň/syrlaryň aýlanmagy, gyssagly maşklar (DLQ/retra).

Segmentler/döredijilik boýunça yzygiderli retro, UTM sözlüklerini täzelemek/fich.

10) Kiçi pleýbuklar

Awto-nyrh düzgüni (psevdo):

Eger 'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1' → bid x% ýokarlandyrylsa;
eger 'θ 2 ≤ Prob <θ 1' → galdyrylsa;
eger 'Prob <θ 2' ýa-da 'CR (reg → FTD)' X-e düşse σ → azalt bid/açmak.

Döredijilik dolanyşygy:

Täze döredijilikler traffigiň 15% -ini alýar; 100 + basylanda reýtingsiz ýa-da CR <0,7 × medianlar - awto-stop. Winnereňiji → 60-70% -e çenli.

Tomaşaçylar:

Ret_D7

AI metbugat satyn almalaryny we maksatlaryny "el senetinden" gözegçilik edilýän ulgama çykarýar: hilini çaklaýar, nyrhlary/býudjetleri dolandyrýar, tomaşaçylary we rotasiýalary tapýar, nyşanyň ýalňyşlyklaryndan we ýalňyşlyklaryndan goraýar - bularyň hemmesi laýyk we Responsible Marketing. Arassa S2S kontury, NGR boýunça kogort ykdysadyýeti, UTM düzgün-nyzamy we takyk garawullar bilen algoritmler Payback-i durnuklaşdyrýar we LTV-ni ösdürýär, topar bolsa strategiki çaklamalara we täze ösüş nokatlaryna ünsi jemleýär.