Як AI автоматизує медіапокупку трафіку

Вступ: від «ручних крутилок» до керованої автоматики

Класична медіапокупка тримається на людях: менеджер стежить за ставками, частотою, креативами, оферами. AI перетворює це в замкнутий цикл:

дані → прогноз → рішення → доставка → зворотний зв'язок, де алгоритми управляють ставками, бюджетами, ротацією креативів і потоків, а люди ставлять цілі, правила і стежать за ризиками.

1) Що саме автоматизує AI

1. Ставки та пейсинг

Коригує bid/CPA/target ROAS на рівні кампаній/ad set/аудиторій.

Плавно витрачає денний/тижневий бюджет (pacing) під цільовою Payback.

2. Розподіл бюджетів (Budget Allocation)

Перекладення спенду між каналами/гео/сегментами на основі ранніх сигналів якості (D1/D3) і прогнозу ARPU_D30/Payback.

3. Ротація креативів та оферів

Bandit-моделі (ε -greedy/Thompson) вибирають кращий кут/формат, вимикають «мертві» варіанти.

SmartLink/оффер-рутація всередині вертикалі по еСРА/якості когорти.

4. Оркестрація трафіку

Автокапи/частота показів, гео-спліт, годинник доставки (dayparting), device-спліт.

Перемикання джерел при інцидентах (SLA/затримки постбеків).

5. Контроль ризиків

Антифрод і комплаєнс-скринінг креативів/лендів (18 +/RG, без «легких грошей»).

Guardrails: ліміти ставок, білі GEO/таргет 18 +/21 +, стоп-правила.

2) Архітектура AI-медіазакупівлі

Збір даних

UTM + `click_id`, GA4/MMP, S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback', логи редиректів/постбеків, креатив-метадані.

Сховище/підготовка

DWH (BigQuery/Redshift) → вітрини фіч: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, ранні поведінкові сигнали, ембеддинги креативів.

Моделі

Early Quality: Prob (FTD), Prob (2nd_dep), прогноз'ARPU _ D30/Payback'.

Budget & Bidding: bandits + регресії відгуку, обмежені правилами.

Creative/OFFER Selector: візуальні/NLP-ембеддинги + bandits.

Антифрод/Аномалії: гібрид правил (IP/ASN/velocity) і ML.

Активація

API рекламних платформ (правила ставок/бюджетів), SmartLink/оффер-роутер, Conversion API, CRM/ретеншн тригери.

Гардіани

Комплаєнс/Responsible Marketing, Consent/приватність, ручний override, decision logs.

3) Математика рішень (спрощено)

Мета по грошах:

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

Bidding:

`bid_t ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	сигнал ]/цільової Payback'.

Budget Shifting (bandit):

раз на Δ T розподіляємо бюджет пропорційно постеріорним шансам окупності з exploration (наприклад, Thompson Sampling).

4) Як це працює в днях

D0–D1: запуск і рання фільтрація

Модель Early Quality оцінює зв'язки (джерело × гео × девайс × креатив), встановлює стартові ставки і капи.

Антифрод відсікає ASN/ботів; комплаєнс-скан креативів/лендів.

D2–D7: самонавчання і перерозподіл

Bandits «вчаться»: кращі кути/формати отримують більше трафіку, слабкі - відключаються.

Пейсинг вирівнює delivery, утримує CPA/Payback в коридорі.

D8–D30: консолідація та масштаб

Бюджет їде в стабільні зв'язки; індексація ставок під когорти (2nd-dep, ARPU_D30).

Додаються нові креатив-пачки; SmartLink коригує оффери.

5) Ключові метрики «здоров'я» автоматики

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

Економіка: `CPA`, `ARPU_D7/D30/D90`, `Payback`, `ROAS/ROI`.

Техніка: затримка постбеків, p95 latency,% ретраїв, частка подій без'click _ id', розбіжність «operator↔DWH».

Креативи/офери: win-rate варіанту, час до виходу з learning, приріст до Payback.

6) Ризики і як їх стримувати

Оверфітинг до «вчорашніх» трендів → temporal split, ковзне перенавчання.

Інфраструктурні лаги (постбеки, звіти) → алерти> 15 хв, DLQ, backoff-ретраї.

Комплаєнс-порушення → авто-скринінг + ручне рев'ю, заборони на risky-формулювання.

Персоналізація без RG → ліміти частоти/бонусів, аудит сегментів.

«Один алгоритм для всього» → модульна архітектура, guardrails, ручний override.

7) Чек-лист запуску AI-медіазакупівлі

Дані та трекінг

UTM-політика,'click _ id', s2s: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC/валюта, idempotency)
Conversion API/server-side події, алерти затримок> 15 хв
Логи редиректів/постбеків, кореляція по'click _ id/event _ id '

Моделі та правила

Early Quality (Prob(FTD), Prob(2nd_dep), ARPU_D30)
Bandit для креативів/оферів + пейсинг/бід-правила
Антифрод: device/IP/ASN + ML, процедура апеляцій
Комплаєнс-скринінг (18 +/RG, мова/валюта/GEO), whitelist GEO

Активація та контроль

Інтеграція з API платформ і SmartLink
Guardrails: min/max bid, caps, частота, стоп-умови Payback/якості
Decision logs, ручний override, тижневі ретро

8) Кейси «до/після»

Ситуація	До	Після AI
Поганий тиждень, зростання CPC	Ручне зниження ставок, втрата обсягу	Пейсинг тримає delivery, перерозподіляє спенд в зв'язки з високим Prob (Payback)
Креативи втомилися	Пізня реакція	Bandit відключає втомлені, тестує нові пачки, скорочуючи час в learning
Стрибок фроду по ASN	Пізній звіт, суперечка з оператором	Алерт + авто-жорсткий фільтр, чорний список джерел, збережений бюджет

9) Міні-процедури

Правило авто-ставки (псевдо):

Якщо'Prob (Payback_D30) ≥ θ 1'→ збільшити bid на x%;
якщо'θ 2 ≤ Prob <θ 1'→ залишити;
якщо'Prob <θ 2'або'CR (reg→FTD)'падає на X σ → знизити bid/поставити кап. див.

Ротація креативів:

Нові варіанти отримують 10-20% трафіку (exploration); перемагаючий - до 60-70% (exploitation). Стоп при 100 + кліків без рег або CR нижче медіани × 0,7.

10) 30-60-90 план впровадження

0-30 днів - Каркас і гігієна

Стандартизуйте s2s і валюти/TZ, включіть Conversion API і алерти.

Підніміть DWH-вітрини: Cum_ARPU D7/D30, Payback по когорті, звіт розбіжностей.

Запустіть Early Quality в офлайні; підключіть комплаєнс-скан креативів.

31-60 днів - Перші автоправила в проді

Увімкніть auto-пейсинг і bid-rules по Prob (Payback_D30) з guardrails.

Розгорніть bandit-ротацію креативів і SmartLink-офферів.

Підніміть антифрод-ML поверх правил; введіть процедуру апеляцій.

A/B-валідація uplift (спліт кампаній/гео).

61-90 днів - Масштаб і стійкість

Розширте канали/гео; додайте сезонні сценарії.

MLOps: моніторинг дрейфу, ротація моделей/ключів, аварійні навчання (DLQ/падіння БД).

Фінальний пакет метрик і плейбуків: коли алгоритм руліт, коли - ручний оверрайд.

11) Часті помилки і як їх уникнути

1. Оптимізація за кліками/ЕРС замість Payback/LTV.

2. Сирі дані і часові пояси → «плаває» D0/D1 і ROI.

3. Немає idempotency → дублі FTD при ретраях.

4. Ігнор комплаєнсу → бани/санкції, втрата інвентарю.

5. Останів тестів занадто рано → ілюзорні «переможці».

6. Моноліт замість модулів → складно правити, зростає ризик.

AI автоматизує медіапокупку тоді, коли у вас є чистий потік даних, S2S-контур, дисципліна UTM і чіткі цілі по Payback/LTV. Додайте Early Quality, bandit-ротацію, авто-пейсинг зі строгими guardrails, антифрод і комплаєнс-скан - і закупівля перетворюється з ручного ремесла в керовану систему, де алгоритми тримають маржу, а команда зосереджена на стратегічних гіпотезах і нових точках зростання.