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AI如何幫助分析廣告活動

介紹： AI是「假設→貨幣解決方案」循環→加速器"

AI不是「魔術按鈕」，而是在幹凈的數據和紀律程序上加載。它減少了想法與已證明的結果之間的時間：建議測試什麼，在哪裏削減利率，哪些創意可以擴展以及如何保護利潤。

1）AI產生最大影響的地方

1.1.質量和回報預測

早期質量（D1/D3）：早期信號模型（源代碼，devys，geo，第一步）預測「Prob（FTD）」，「Prob（2nd_dep）」，「ARPU_D30」。

Payback<V：回歸/梯度提升評估「Cum_ARPU_D30/D90」和回報日。

迷你公式：

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

1.2.優化預算和費率

Bandit模型/重新構造：將預算轉換為「圍欄」（cap，合規性，頻率）的更好捆綁。

預測分頁：考慮到回報概率，分配白天分頁。

1.3.歸屬和MMM

復合歸屬：模型在部分數據（後隱私）下分配通道貢獻。

MMM（營銷混合模型）：ML回歸評估彈性和「diminishing returns」，並提示將預算轉移到哪裏。

1.4.創意分析

NLP/視覺環境通過「角度」（情感，外向，社交證據）聚集創造力，並與CR/ARPU相關聯。

變體生成（復制/視覺）+謂詞「成功概率」得分→測試優先級。

1.5.反氟化物與異常

規則（IP/ASN/velocity）和ML（事件序列異常）的組合通過保護ROI來減少碎片和charjbacks。

1.6.隊列分析和CRM

模型將隊列分為LTV/重組，並運行CRM觸發器（個人任務/離線）-並遵守響應性營銷。

2） AI分析下的數據體系結構

收集：UTM +'click_id' → S2S事件（'registration/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'）→ GA4/MMP →付款日誌。

存儲：DWH（BigQuery/Redshift），UTC事件，交易貨幣金額+報告貨幣。

Fichi： recency/frequency/monetary, geo/devays/plategy方法,創意栓塞,早期行為特征。

模型：分類（有效性/親和力），回歸（ARPU/LTV），bandits/pacing，創意的NLP/vision，MMM。

激活：Biding規則、SmartLink/離線路由、 BI報告、CRM段。

守護者：合規性/同意模式，可解釋性，手動超級，決策日誌。

3）特定「前/之後」案例"

方向	在AI之前	與AI
選擇來源	eCPC/EPC解決方案	根據Early Quality切斷「死亡」韌帶（D1/D3）
Pacing/投註	手動+延遲	Prob （Payback_D30)、更穩定交付）自動取樣
創意家	6-8個測試/周	40-60變體/周+得分成功，更快地退出學習
異常現象	事後	Alerta通過lag/簽名/ASN，損失更少S2S
預算組合	歷史分裂	帶有uplift驗證的MMM預算橫梁

4）如何在沒有自我欺騙的情況下訓練模型

目標是關於金錢：優化Payback/LTV而不是點擊。

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

泄漏停止：不存在「未來」信息。

Explainability： SHAP/feature importance →商業和合規信任。

在線驗證：A/B或holdout，關於uplift和置信區間的報告。

5）看到的度量

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

經濟學：「CPA」，「ARPU_D7/D30/D90」，「Cum_ARPU」，「Payback」，「ROAS/ROI」。

技術：後衛延遲，％的後衛，p95後衛，沒有「click_id」的事件比例，「operator↔DWH」的差異。

6）可視化解決方案

Heatmap Cum_ARPU（cohorta × days）-尾巴傾斜。

Gain/response curves來自MMM-其中飽和度和最佳性。

創意上的影響是CR移動的角度。

頻道/創意上的付費點是一系列收支平衡的CPA。

7）風險以及如何降低風險

原始數據→智能垃圾。從S2S 衛生和貨幣/TZ開始。

在小樣本中覆蓋。保持功率閾值和正則化。

合規。創意自動過濾器（18 +/RG，禁止承諾），定向政策。

個性化倫理。獎金/頻率限制，尊重RG和同意。

8）AI分析實施支票清單

數據

[] S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)

UTM策略和「click_id」，重新排序/後衛的邏輯，Alerta lag> 15分鐘
GA4/MMP相關聯的，Export→DWH，按日期排列的fx課程表

模型和過程

目標：Payback_D30/LTV_D90/Prob（2nd_dep）
Temporal split, leakage控制,baseline規則

[] Explainability + decision logs, ручной override

激活通道：雙規則,SmartLink, CRM, BI

合規性/安全性

Consent Mode/Privity，URL中沒有PII
RG過濾器、創意審核、品牌安全
事件和爭議政策、模型和密鑰版本

9）30-60-90計劃

0-30天-框架和「幹凈」度量

標準化S2S 和貨幣/TZ；提高延遲/錯誤的差異。

DWH店面：Cum_ARPU D7/D30，按隊列計費，差異報告。

AI創意飛行員：角度的產生+自動篩選合規性。

離線評估中的早期質量（Prob（2nd_dep）/ARPU_D30）模型。

31-60天-模特素描和風險控制

根據Payback_D30預測（guardrails）啟用自動分頁/重新分配預算。

反弗羅德-ML在規則之上；FPR/TPR指標和上訴機制。

MMM草稿：彈性和RPM/速率的「如果」；A/B驗證解決方案。

61-90天-規模和可持續性

MLOps：漂移監測、模型/秘密旋轉、緊急情況。

基於LTV/Scores的CRM Offers個性化（具有RG限制）。

定期復古創意/來源，更新UTM/fich詞典。

10）經常出錯

1.ERS/點擊優化而不是 Payback/LTV。

2.時區/貨幣錯誤是「浮動」D0/D1和ROI。

3.沒有idempotency-回避時的FTD雙重。

4.零解釋性-企業不信任，模式「躺在架子上」。

5.忽略合規性是快速增長→快速制裁。

AI幫助不是「猜測」，而是更快、更準確地選擇：哪些捆綁在一起，在哪裏聚會，哪些創意將來到Payback，哪些預算將被消耗。在純粹的S2S回路，隊列經濟學（通過NGR而不是GGR），UTM和MLOps的學科下，AI從時尚術語轉變為工作分析引擎-並使您的解決方案可復制且有利可圖。