AI如何優化媒體支持與定位

簡介： AI=純數據之上的「大腦」

AI並不能替代策略，它使采購輪廓更快，更穩定：通過早期信號預測隊列質量，分配預算，選擇受眾和創造力，同時遵守合規性。關鍵是S2S數據，UTM紀律和guardrails。

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1） AI究竟在哪裏產生效果

1.1.Beading和Pacing

動態bid/CPA/ROAS回顧了「Prob （FTD）」、「ARPU_D 30」和風險。

順暢的舉動：在Payback走廊保持流量，避免早晨的休息和傍晚的休息。

1.2.瞄準和受眾

Propensity模型：FTD/2nd-dep/Retention →相似的片段和優先群集的概率。

Exclusion模型：可能的churn/低 LTV/frod →我們從放映中排除或降低出價。

上文/語義：在內容站點上進行NLP預簽名過濾。

1.3.創意和離場

視覺/NLP掩體→角度聚類和帶輪換（ε-greedy/Thompson）。

預測賠率得分「退出學習」並保持CR/ARPU。

1.4.預算分配（預算聯盟）

多市場投資組合方法：跨渠道/地理/Payback_D30概率轉移。

MMM/causal模型的「如果」腳本。

1.5.SmartLink/離線

將流量重定向到具有最佳eSRA/隊列質量的 Offers，並考慮了caps，Compliance和優先級。

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2） AI目標數據體系結構

收集：UTM +'click_id'，s2s事件'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'，GA4/MMP，重新排序/後備日誌以及創意元數據。

存儲：DWH（UTC時間，交易貨幣+「報告貨幣」）。

Fichi： recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, creation-embeddings, source/placement.

模型：分類（親屬/有效性），回歸（ARPU/Payback），樂隊，NLP/vision，MMM/causalca。

激活：biding/Pacing規則，受眾（到辦公室，CDP），SmartLink API，CRM。

Gardians：Consent/RG，whitelist GEO/年齡，投註/頻率限制，手動超速和決策記錄。

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3）解決方案的數學（在營銷指標中）

金錢目標：

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

Beading（想法）： 受眾優先級：

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

創意/離職者的樂隊輪換：

• 我們根據獲勝的後周期概率重新分配顯示，在探索上保留10-20％。

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4）AI定向實踐

4.1.成長受眾

種子：具有快速Payback（歷史上）→ LAL 1-2％的隊列，按地質/年齡劃分為Guardrails。

Contextual ML：選擇高於CR （reg→FTD）的庫存/主題。

基於Moment的：dayparting和「新鮮」（recency）事件：熱點用戶捕捉高傳奇,寒冷-便宜的顯示。

4.2.節約受眾

Exclusions：高可用性churn/獎金獵人/低 LTV-排除或削減出價。

頻率capping：按頻率遞減後坐力的ML曲線（我們越過最優值，放置上限）。

4.3.創意定位

對決「角度×細分市場」：例如，社交證明在回歸/Android LATAM上更好，在新用戶/iOS EU上更好。

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5）合規，隱私和道德（強制性框架）

Responsible Marketing：18+/21+，沒有「輕松的錢」，明確的促銷條款。

Consent Mode/PII衛生：URL中沒有個人信息，轉換端服務器。

不受歧視：從野外消除敏感屬性；公平審計。

Guardrails： min/max bid, caps, manual stop（質量偏差）。

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6）AI采購的「健康」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」，「Payback」，「ROAS/ROI」。

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

創意/定向：win-rate變體,退出學習之前的時間,響應曲線的頻率/速率。

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7）頻繁的錯誤以及如何防止錯誤

1.點擊優化/ERS而不是Payback/LTV。

2.原始UTM/時區/貨幣-浮動D0/D1和ROI。

3.S2S上沒有idempotency-在回避時使用FTD。

4.偏向爆炸：關閉探索-創意「死亡」，觀眾倦怠。

5.無視合規性-禁忌和庫存損失。

6.沒有銷售A/B-「貨架上的模型」，沒有信任。

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8）支票單

8.1.發射前

• UTM政策，「click_id」，s2s：'reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback'（UTC/貨幣，idempotency）
• Conversion API,延遲變量>15分鐘,Redirect/Back logi
• LAL的種子片段，whitelist GEO/年齡，RG解析器
• 基本模型：早期質量，欺詐風險，創意評分
• Guardrails： min/max bid, caps,頻率,停止條件質量

8.2.第一周

• bandit輪換創意飛行員（10-20%）
• Prob自動取樣（Payback_D30)；異常報告
• Alerts異常：CR失誤，ASN激增，EMQ/後衛下降

8.3.到第30天

• 隊列報告：Cum_ARPU D7/D30、2nd-dep、Payback按細分市場
• LAL在獲獎隊列上的重擊,exclusion list更新
• DDA/最後點擊和 MMM彈性的比較，混合調整

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9）30-60-90實施計劃

0-30天-Carcas和「早期真相」

標準化S2S 、貨幣/TZ、啟用Conversion API和Alerta。

舉起DWH店面：Cum_ARPU D7/D30，Payback，差異報告。

啟動Early Quality+fraud-risk；連接創意評分和基本樂隊輪換。

31-60天-Autopravila和規模

使用guardrails啟用Prob （Payback_D30）自動biding/pacing。

擴展LAL/上下文目標-ML,添加頻率優化器。

連接SmartLink離線程序,反流感上訴程序。

A/B通過運河/地質對uplift進行驗證。

61-90天-戰略和可持續性

MMM/causal模型→優化預算組合。

MLOps：漂移監測、模型/秘密輪換、應急演習（DLQ/retrai）。

定期復古部分/創意，更新UTM/fich詞典。

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10）迷你花花公子

自動投註規則（偽造規則）：

• 如果"Prob（Payback_D30）"≥ θ 1" →將徽章提高x％；
• 如果'2 θ ≤ Prob <θ 1' →放棄；
• 如果「Prob <θ 2」或「CR （reg→FTD）」下降到X σ →降低bid/打開引擎蓋。

創意輪換：

• 新創意獲得了15％的流量；100多次點擊，沒有reg或CR <0.7 ×中位數是自動停止。獲勝者→到60-70％的放映。

觀眾：

• Ret_D7為<閾值的細分市場→降息/例外；高「Prob（2nd_dep）」的VIP群集→增加的bid和≤ f頻率。

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AI將媒體回報和目標從「手工藝品」帶入受控系統：預測質量，管理利率/預算，找到受眾和輪換，防止虛假和目標錯誤-所有這些都屬於合規性和響應性營銷。在純S2S回路，NGR隊列經濟學，UTM學科和清晰的護欄下，算法穩定了Payback並增長了LTV，並且團隊專註於戰略假設和新增長點。