Як AI допомагає в аналізі рекламних кампаній

Вступ: АІ - прискорювач циклу «гіпотеза → рішення → гроші»

AI не «чарівна кнопка», а надбудова над чистими даними і дисциплінованими процесами. Він зменшує час між ідеєю і доведеним результатом: підказує, що тестувати, де різати спенд, які креативи масштабувати і як захистити маржу.

1) Де AI дає найбільший ефект

1. 1. Прогноз якості та окупності

Early Quality (D1/D3): модель за ранніми сигналами (джерело, девайс, гео, перші дії) прогнозує'Prob (FTD)','Prob (2nd_dep)','ARPU _ D30'.

Payback & LTV: регресії/градієнтний бустинг оцінюють'Cum _ ARPU _ D30/D90'і день окупності.

Міні-формули:

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

1. 2. Оптимізація бюджетів і ставок

Bandit-моделі/reinforcement: переводять бюджет до кращих зв'язків з «огорожами» (cap, комплаєнс, частота).

Пейсинг за прогнозом: денний спенд розподіляється з урахуванням ймовірності окупності.

1. 3. Атрибуція та MMM

Складена атрибуція: моделі розподіляють внесок каналів при часткових даних (post-privacy).

MMM (Marketing Mix Modeling): ML-регресії оцінюють еластичності і «diminishing returns», підказуючи, куди перекласти бюджет.

1. 4. Аналітика креативів

NLP/візуальні ембеддинги кластеризують креативи по «кутах» (емоція, оффер, соцдоказування) і пов'язують з CR/ARPU.

Генерація варіантів (копірайт/візуал) + предиктивний скоринг «ймовірності успіху» → пріоритезація тесту.

1. 5. Антифрод і аномалії

Комбінація правил (IP/ASN/velocity) і ML (аномалії послідовностей подій) знижує сміття і чарджбеки, захищаючи ROI.

1. 6. Когортний аналіз і CRM

Моделі класифікують когорти по LTV/ретеншну, запускають тригери CRM (персональні місії/оффери) - з дотриманням Responsible Marketing.

2) Архітектура даних під AI-аналіз

Збір: UTM +'click _ id' події ('registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback') платіжні логи.

Сховище: DWH (BigQuery/Redshift), події в UTC, суми у валюті транзакції + валюта звіту.

Фічі: recency/frequency/monetary, гео/девайс/платіжний метод, креатив-ембеддинги, ранні поведінкові ознаки.

Моделі: класифікація (валідність/фрод), регресія (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision для креативів, MMM.

Активація: правила бідингу, SmartLink/оффер-маршрутизація, звіти BI, CRM-сегменти.

Гардіани: комплаєнс/Consent Mode, explainability, ручний override, журнал рішень.

3) Конкретні кейси «до/після»

Напрям	До AI	З AI
Відбір джерел	Рішення по eCPC/EPC	Відсікання «мертвих» зв'язок по Early Quality (D1/D3)
Пейсинг/ставки	Ручне + затримки	Авто-пейсинг по Prob (Payback_D30), стабільніше delivery
Креативи	6-8 тестів/тиждень	40-60 варіацій/тиждень + скоринг успіху, швидше вихід з learning
Аномалії	Постфактум	Алерти по lag/підписам/ASN, менше втрат S2S
Бюджетний мікс	Історичний спліт	MMM-перекладка бюджету з перевіркою uplift

4) Як навчати моделі без самообману

Мета - про гроші: оптимізуйте Payback/LTV, а не кліки.

Temporal split: train/valid/test за часом (roll-forward).

Leakage stop: ніякої «майбутньої» інформації у фічах.

Explainability: SHAP/feature importance → довіру бізнесу та комплаєнсу.

Онлайн-перевірка: A/B або holdout, звіт по uplift і довірчим інтервалам.

5) Метрики, на які дивитися

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

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

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

6) Візуалізації для вирішення

Heatmap Cum_ARPU (кохорта × дні) - нахил хвоста.

Gain/response curves з MMM - де насичення і оптимум спенду.

Feature impact на креативах - які кути рухають CR.

Payback-точки по каналах/креативах - лінія беззбиткового CPA.

7) Ризики і як їх знизити

Сирі дані → розумне сміття. Почніть з S2S-гігієни і валют/TZ.

Оверфітинг на малих вибірках. Тримайте пороги потужності і регуляризацію.

Комплаєнс. Авто-фільтри креативів (18 +/RG, заборона обіцянок), політики таргетингу.

Етика персоналізації. Обмеження бонусів/частоти, повага RG і згоди.

8) Чек-лист впровадження AI-аналітики

Дані

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-політика і'click _ id', логи редиректів/постбеків, алерти lag> 15 хв
GA4/MMP пов'язані, Export→DWH, таблиці fx-курсів за датою

Моделі та процеси

Цілі: Payback_D30/LTV_D90/Prob(2nd_dep)
Temporal split, контроль leakage, baseline правила
Explainability + decision logs, ручной override
Канали активації: бид-rules, SmartLink, CRM, BI

Комплаєнс/безпека

Consent Mode/приватність, no PII в URL
RG-фільтри, аудит креативів, brand-safety
Політика інцидентів і суперечок, версія моделей і ключів

9) 30-60-90 план

0-30 днів - Каркас і «чисті» метрики

Стандартизувати S2S і валюти/TZ; підняти алерти затримок/помилок.

Вітрини DWH: Cum_ARPU D7/D30, Payback по когорті, звіт розбіжностей.

Пілот AI-креативів: генерація кутів + авто-скринінг комплаєнсу.

Модель Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) в offline-оцінці.

31-60 днів - Моделі в прод і контроль ризиків

Включити авто-пейсинг/перерозподіл бюджету за прогнозом Payback_D30 (guardrails).

Антифрод-ML поверх правил; метрики FPR/TPR і механізм апеляцій.

MMM-чернетка: еластичності і «що-якщо» за СРМ/ставками; A/B-валідація рішень.

61-90 днів - Масштаб і стійкість

MLOps: моніторинг дрейфу, ротація моделей/секретів, аварійні сценарії.

Персоналізація CRM-офферів на основі LTV/скорів (з RG-обмеженнями).

Регулярні ретро за креативами/джерелами, оновлення словників UTM/фіч.

10) Часті помилки

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

2. Помилки часових поясів/валют - «плаває» D0/D1 і ROI.

3. Немає idempotency - дублі FTD при ретраях.

4. Нульова explainability - бізнес не довіряє, модель «лежить на полиці».

5. Ігнор комплаєнсу - швидке зростання → швидкі санкції.

AI допомагає не «вгадувати», а вибирати швидше і точніше: які зв'язки масштабувати, де ужатися, які креативи прийдуть до Payback, а які спалять бюджет. При чистому S2S-контурі, когортній економіці (по NGR, а не GGR), дисципліні UTM і MLOps ШІ перетворюється з модного терміну в робочий двигун аналізу - і робить ваші рішення відтворюваними і прибутковими.