AI管理促銷活動和促銷

負責任的促銷原則

1.增量>覆蓋範圍：目標是增加基線,而不是最大限度的發放獎金。

2.公平和透明度：可理解的條件，相同部分的規則相同。

3.數據最小化：足夠的行為和產品提示；PII-嚴格要求。

4.RG/默認道德：促銷不會推動風險行為,並尊重玩家的限制。

5.沒有「子循環」機會：在賭博產品中，促銷不會改變RTP/概率，只有周圍的經濟（現金返還，任務等）。

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AI編排促銷架構

1）數據收集和正常化

產品活動：會話,存款/購買,任務,KYC/RG狀態。

通訊渠道： 在應用程序,電子郵件,推,網站橫幅.

限制/政策：管轄權，限制，反欺詐規則。

衛生：等效性，定時性，化名，原始數據的TTL。

2）型號

Propensity/Next-best-action：目標行動的概率,無需促銷。

Uplift/CATE：估計每個段的特定離群值的增量效應。

時間模型（RNN/變形金剛）：最佳接觸點（send-time optimization）。

Pacing/需求：預算支出和受眾飽和度的預測。

Antifrod promo：帳戶/設備圖，多項方案和「破碎」付款。

3）編曲家促銷

實時解決「誰/什麼/何時/何處」。

遵守Guardrails：頻率限制、折扣帽、禁令「高於」RG活動限制。

考慮庫存/預算，離岸解決沖突和A/B拆分。

4）Causal評估和實驗

Holdout/geo-experiments和switchback設計。

在線評估uplift（T-learner/X-learner技術，雙robust）。

報告：增量收入，NMG（net marketing gain），LTV效果。

5）可觀察性和審計

Dashbords：pacing，接觸頻率，響應，ROI，防凍事件。

決策邏輯：「誰/什麼/為什麼」，模型版本，概率和預期的uplift。

用戶透明度：促銷故事和條件的中心。

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促銷格式（帶有AI發布）

任務和進步：技能/時間挑戰（不影響獲勝機會）。獎項是現金返還/剝皮/錦標賽門票。

現金/回扣：彈性KPI的動態賭註（例如，在「爭奪損失」時較低）。

個人優惠展示：內容/事件/季節,相關玩家故事。

自願挑戰：「慢速模式「/」超時帽」用於節儉遊戲，並獲得軟獎勵。

驚喜和喜悅：稀有，公平的禮物，不依賴於金額。

從不：不提供離岸外包,鼓勵繞過RG限制或增加風險。

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反欺詐和預算保護

促銷摘要圖：按設備/付款/行為進行通信；識別優惠券的「農場」。

自行車規則：激活/天數/帳戶/付款方式的限制。

支付異常：在收到獎金後監測退款/充電器。

CUS/geo gardreils：offers僅適用於相關司法管轄區和狀態。

確認閾值：大促銷-經過手動審核或額外的驗證步驟。

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UX和通信

透明條件： 簡單的卡「什麼，多少，在什麼時候，如何獲得。」

明確的含義： 「獎金活動7天，不需要/規則X。」

中性語氣，沒有FOMO：沒有壓力「迫在眉睫，否則錯過機會」。

宣傳中心：歷史，任務狀態，拒絕溝通的能力。

可用性：主要字體，對比度，字幕；語言/貨幣本地化。

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成功指標（KPI）

增量和經濟學

按目標行動/收入計算的Uplift，NMG（收入−促銷成本−保證金成本）。

食人化（將立即發生的活動的百分比）。

LTV效果和促銷結束後的保留。

業務活動

Pacing預算，聯系人頻率（按用戶），p95 offer交付時間。

目標/管轄權錯誤，頻道超時。

安蒂弗羅德

TP/FP通過促銷算法，鎖定金額，平均檢測時間。

重復違規和拒絕付款。

RG/合規性

由RG Gardrails停止的Offers，有活動限制/暫停的玩家比例。

不正確的條件/壓力投訴。

信任/UX

CSAT/NPS通過促銷，CTR「條款細節」，從頻道退款。

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實踐中的算法

Uplift建模

梯度助推器/表變壓器上的T-learner/X-learner。

Target是處理和對照組之間的Δ，是常規的重新校準。

上下文匪徒（NBA）

根據上下文（設備，小時，歷史，RG狀態）選擇離線/通道/時間。

湯普森采樣/LinUCB對頻率和風險處以罰款。

Pacing和預算

日間需求預測和限額自動分配（預算拖累）。

Cap在隊列中脫穎而出，以避免供應倦怠。

Causal圖和DR估計

當隨機化受到限制時，用於在線評估的Doubly-robust/IPS。

相關用戶的圖形調整（推薦效果）。

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合規和「紅線」

你不能：隱藏的條件、推動規避限制/自我排斥的離婚者、個人機會/合作社的變化、操縱文本。

需要：「為什麼我們要顯示」的標記，對模型進行生物審計，通過有爭議的案例訪問人員，在錯誤時快速取消。

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2025-2030年路線圖

2025-2026年-基地

數據層和促銷編排器，頻率限制，增量分級。

Uplift V1和頻道/時間的強盜。

Antifrod promo：圖形+自行車，用戶的促銷中心。

2026-2027-成熟度

Causal ML處於離岸水平，具有飽和預測的預算步行。

多語言通信，與RG Gardreils的個人任務。

NMG/LTV報告，自動條件審核。

2027-2028-生態系統

合作夥伴提供的離岸市場（具有相同的規則和審計）。

用於私人信號的電子設備模型；解釋性卡「為什麼你看到它」。

2028-2029-標準

通用邏輯/條件格式，關於增量性和道德的公開報告。

高級銅鑼實驗（switchback/geo）是常態。

2030年-默認情況下

「增量逐設計」，認證的Gardrails，促銷作為可管理的資產，具有可理解的收益率和最低風險。

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發射清單（30-60天）

1.數據和規則：連接產品/信道事件,設置頻率限制和RG gardrails。

2.基本因果關系：將控股和前2-3 A/B納入離職者；測量uplift和NMG。

3.V1模型：助推器上的propensity+uplift；頻道/時間表的強盜。

4.Antifrod：自行車，鏈接圖，大獎金的手動調節。

5.UX：促銷中心，透明條款，「放棄郵件」按鈕。

6.可觀察性： pacing/ROI/abuse/RG行列板；logues「誰/什麼/為什麼。」

7.流程：每周校準，低浮動股票折疊計劃，錯誤時快速取消。

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迷你案例

休息後重新分配球員：uplift模型顯示，現金返還率為5％，返還率為+12％，而10％僅為+2％，高資產負債表→我們保留5％，限制頻率。

「慢速模式」任務：經常進行長時間的比賽的玩家-暫停和軟獎勵的任務；超長會話減少19%，LTV沒有下降。

Coupons Antifrod：在單個設備上檢測來自31個帳戶的「農場」圖形→自動售貨機，咆哮案例，政策退款。

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AI使促銷活動成為可管理的資產而不是「折扣彩票」。成功的關鍵要素：

• Causal增量評估，RG/complians和antifrod gardrails，透明條件和尊重的UX，預算跟蹤紀律和模型審核。

因此，促銷確實可以促進業務，建立信任並支持健康的用戶行為-沒有操縱和灰色區域。