AI, reklam kampanyası analizine nasıl yardımcı olur

Giriş: AI, "hipotez" çözüm "para" döngüsünün bir hızlandırıcısıdır

AI bir "sihirli düğme'değil, temiz veriler ve disiplinli süreçler üzerinde bir eklentidir. Bir fikir ile kanıtlanmış bir sonuç arasındaki süreyi azaltır: neyi test edeceğinizi, harcamayı nerede keseceğinizi, hangi reklam öğelerinin ölçekleneceğini ve marjı nasıl koruyacağınızı söyler.

1) AI'nın en büyük etkiye sahip olduğu yer

1. 1. Kalite ve Geri Ödeme Tahmini

Erken Kalite (D1/D3): Erken sinyallere dayanan model (kaynak, cihaz, coğrafi, ilk eylemler) 'Prob (FTD)', 'Prob (2nd_dep)', 'ARPU _ D30' tahmin eder.

Payback & LTV: regresyonlar/gradyan artırma oranı 'Cum _ ARPU _ D30/D90've geri ödeme günü.

Mini formüller:

'ROAS _ Dn = NGR_Dn/Spend', 'Payback = min {n: Cum_ARPU_Dn ≥ CPA}', 'LTV = Σ NGR_t/( 1 + r) ^ (t/30)'.

1. 2. Bütçeleri ve oranları optimize edin

Haydut modelleri/yenileme: bütçeyi "çitler'ile en iyi bağlantılara aktarın (kapak, uyumluluk, frekans).

Tahmini pacing: Günlük harcama, geri ödeme olasılığı dikkate alınarak dağıtılır.

1. 3. Atıf ve MMM

Kompozit ilişkilendirme: modeller, kanalların katkısını kısmi verilerle (gizlilik sonrası) dağıtır.

MMM (Pazarlama Karması Modellemesi): ML regresyonları, esnekliği ve "azalan getirileri" değerlendirir ve bütçenin nereye kaydırılacağını gösterir.

1. 4. Creative Analytics

NLP/görsel gömme, "köşelerde" (duygu, teklif, sosyal kanıt) reklam öğelerini kümeler ve CR/ARPU ile ilişkilendirir.

Variant generation (copyright/visual) + "başarı olasılığının" tahmini puanlaması - test önceliklendirmesi.

1. 5. Antifraud ve anomaliler

Kuralların (IP/ASN/hız) ve ML (olay dizisi anomalileri) kombinasyonu, YG'yi koruyarak çöp ve ters ibrazları azaltır.

1. 6. Kohort analizi ve CRM

Modeller, LTV/Retensh'e göre kohortları sınıflandırır, Sorumlu Pazarlama'ya uygun olarak CRM tetikleyicilerini (kişisel görevler/teklifler) başlatır.

2) AI analizi için veri mimarisi

Toplama: UTM + 'click _ id' - bir etkinliğin S2S ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') - GA4/MMP - ödeme günlükleri.

Depolama: DWH (BigQuery/Redshift), UTC'deki olaylar, işlem para birimi + rapor para birimi cinsinden tutarlar.

Özellikler: Yenilik/sıklık/parasal, coğrafi/cihaz/ödeme yöntemi, yaratıcı gömme, erken davranışsal işaretler.

Modeller: sınıflandırma (geçerlilik/sahtekarlık), regresyon (ARPU/LTV), haydutlar/pacing, NLP/kreatifler için vizyon, MMM.

Etkinleştirme: teklif verme kuralları, SmartLink/teklif yönlendirme, BI raporları, CRM segmentleri.

Gardians: Uyumluluk/Onay Modu, açıklanabilirlik, manuel geçersiz kılma, karar günlüğü.

3) Özel öncesi/sonrası durumlar

Yön	AI'dan önce	AI İLE
Kaynak seçimi	eCPC/EPC Çözümleri	Erken Kaliteye (D1/D3) göre "ölü" bağların kesilmesi
Pacing/Bahis	Manuel + gecikmeler	Prob'a göre otomatik pacing (Payback_D30), teslimattan daha kararlı
Kreatifler	6-8 test/hafta	40-60 varyasyon/hafta + puanlama başarısı, öğrenmeden daha hızlı çıkış
Anomaliler	Olaydan sonra	Lag/signatures/ASN ile uyarılar, daha az kayıp S2S
Bütçe karışımı	Tarihsel bölünme	Yükseltme kontrolü ile MMM bütçe transferi

4) Kendini aldatmadan modeller nasıl eğitilir

Amaç parayla ilgilidir: Tıklamaları değil, Payback/LTV'yi optimize edin.

Zamansal bölünme: zamana göre tren/geçerli/test (roll-forward).

Sızıntı durdurma: Özelliklerde "gelecek" bilgisi yok.

Açıklanabilirlik: SHAP/özellik önemi - iş güveni ve uyumu.

Çevrimiçi kontrol: A/B veya bekletme, yükseltme ve güven aralıkları hakkında rapor.

5) İzlenecek metrikler

Качество: 'CR (click - reg)', 'CR (reg - FTD)', '2nd _ dep rate', 'Retention _ D7/D30', 'Chargeback rate'.

Ekonomi: 'EBM', 'ARPU _ D7/D30/D90', 'Cum _ ARPU', 'Payback', 'ROAS/ROI'.

Teknik: postbacks gecikme, % retrays, p95 gecikme, 'click _ id' olmadan olayların paylaşımı, tutarsızlık 'operator↔DWH'.

6) Çözüm için görselleştirmeler

Isı haritası Cum_ARPU (kohort × gün) - kuyruğun eğimi.

MMM'den kazanç/yanıt eğrileri - açıklığın doygunluğu ve optimum olduğu yer.

Reklam öğelerinde özellik etkisi - hangi açıların CR'yi yönlendirdiği.

Kanal/yaratıcı tarafından geri ödeme noktaları - break-hatta EBM hattı.

7) Riskler ve bunların nasıl azaltılacağı

Ham veri - akıllı çöp. S2S hijyen ve para birimleri/TZ ile başlayın.

Küçük örnek aşırı uydurma. Güç eşiklerini ve düzenliliği koruyun.

Uyumluluk. Reklam öğelerinin otomatik filtreleri (18 +/RG, vaatlerin yasaklanması), hedefleme politikaları.

Kişiselleştirme etiği. Bonus/frekans kısıtlamaları, RG ve onaylara saygı.

8) AI Analytics Uygulama Kontrol Listesi

Veri

S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC, валюта, idempotency)
UTM politikası ve 'click _ id', yönlendirme/geri gönderme günlükleri, uyarı gecikmesi> 15 dk
GA4/MMP bağlantılı, Tarihe göre Export> DWH fx rate tabloları

Modeller ve süreçler

Hedefler: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Zamansal bölünme, sızıntı kontrolü, temel kurallar
Açıklanabilirlik + karar günlükleri, ручной geçersiz kılma
Etkinleştirme kanalları: teklif kuralları, SmartLink, CRM, BI

Uyumluluk/Güvenlik

Onay Modu/gizlilik, URL'de PII yok
RG filtreleri, yaratıcı denetim, marka güvenliği
Olay ve Anlaşmazlık Politikası, Model ve Anahtar Sürüm

9) 30-60-90 planı

0-30 gün - Çerçeve ve "temiz" metrikler

S2S ve para birimlerini standartlaştırmak/TZ; Gecikme/hata uyarıları yükseltin.

DWH vitrinleri: Cum_ARPU D7/D30, Kohort tarafından geri ödeme, tutarsızlık raporu.

Pilot AI-yaratıcıları: açıların üretimi + otomatik tarama uyumluluğu.

Çevrimdışı değerlendirmede Erken Kalite (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) modeli.

31-60 gün - Üretim ve risk kontrolü için modeller

Payback_D30 tahmini bütçesinin (korkuluklar) otomatik olarak ayarlanmasını/yeniden tahsis edilmesini etkinleştirin.

Kuralların üstünde antifrod-ML; FPR/TPR metrikleri ve itiraz mekanizması.

MMM taslağı: esneklik ve CPM/oranlar ile ne-eğer; Çözümlerin A/B doğrulaması.

61-90 gün - Ölçek ve sürdürülebilirlik

MLOps: sürüklenme izleme, model/gizli rotasyon, acil durum senaryoları.

LTV/fiyatlara dayalı CRM tekliflerinin kişiselleştirilmesi (RG kısıtlamaları ile).

Yaratıcılık/kaynaklara göre düzenli retro, UTM sözlüklerini/özelliğini güncelleme.

10) Sık yapılan hatalar

1. Payback/LTV yerine EPC/tıklamalar ile optimizasyon.

2. Saat dilimi/para birimi hataları - yüzer D0/D1 ve ROI.

3. Hiçbir idempotency - FTD inzivaya çekilir alır.

4. Sıfır açıklanabilirlik - iş güvenmiyor, model "rafta yatıyor".

5. Uyumluluğu göz ardı etmek - hızlı büyüme - hızlı yaptırımlar.

AI, "tahmin etmeye'değil, daha hızlı ve daha doğru bir şekilde seçmeye yardımcı olur: hangi paketlerin ölçekleneceği, nerede sıkılacağı, hangi yaratıcıların Geri Ödeme'ye geleceği ve bütçeyi yakacağı. Saf bir S2S devre, kohort ekonomisi (GGR değil, NGR tarafından), UTM disiplini ve MLOps ile AI, süslü bir terimden çalışan bir analiz motoruna dönüşür ve kararlarınızı tekrarlanabilir ve karlı hale getirir.