AI reklama kampaniyalarini tahlil qilishda qanday yordam beradi

Muqaddima: AI - «gipoteza → yechim → pul» siklini tezlashtiruvchi

AI «sehrli tugma» emas, balki sof ma’lumotlar va intizomiy jarayonlarning ustki tuzilishi. Bu g’oya va isbotlangan natija o’rtasidagi vaqtni qisqartiradi: nimani sinab ko’rish kerak, spandni qayerda kesish kerak, qanday ijodlarni kattalashtirish kerak va marjani qanday himoya qilish kerak.

1) AI eng katta ta’sir ko’rsatadigan joy

1. 1. Sifat va o’zini qoplash prognozi

Early Quality (D1/D3): erta signallar (manba, qurilmalar, geo, birinchi harakatlar) bo’yicha model’Prob (FTD)’,’Prob (2nd_dep)’,’ARPU _ D30’ni bashorat qiladi.

Payback & LTV: regressiya/gradient kuchaytirgich’Cum _ ARPU _ D30/D90’va o’zini qoplash kuni bilan baholanadi.

Mini-formulalar:

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

1. 2. Budjetlar va stavkalarni optimallashtirish

Bandit-modellar/reinforcement: budjetni «to’siqlar» (cap, komplayens, chastota) bilan eng yaxshi bog’lamalarga o’tkazadilar.

Paysing prognoz bo’yicha: kunduzgi spend o’zini qoplash ehtimolini hisobga olgan holda taqsimlanadi.

1. 3. Atributsiya va MMM

Tarkibiy atributsiya: modellar qisman ma’lumotlarda (post-privacy) kanallar ulushini taqsimlaydi.

MMM (Marketing Mix Modeling): ML-regressiyalar elastiklik va «diminishing returns» ni baholab, byudjetni qayerga oʻtkazish kerakligini koʻrsatadi.

1. 4. Kreativlar tahlili

NLP/vizual embeddinglar kreativlarni «burchaklar» (hissiyot, offer, ijtimoiy dalillar) bo’yicha klasterlashtiradi va CR/ARPU bilan bog’laydi.

Variantlarni yaratish (nusxa ko’chirish/vizual) + «muvaffaqiyat ehtimoli» ning taxminiy skoringi → testning ustuvorligi.

1. 5. Antifrod va anomaliyalar

Qoidalar (IP/ASN/velocity) va ML (voqealar ketma-ketligining anomaliyalari) kombinatsiyasi ROIni himoya qilish orqali axlat va charjbeklarni kamaytiradi.

1. 6. Kogort tahlili va CRM

Modellar LTV/retenshnu bo’yicha kogortlarni tasniflaydi, Responsible Marketingga rioya qilgan holda CRM triggerlarini (shaxsiy missiyalar/offerlar) ishga tushiradi.

2) AI-tahlil uchun ma’lumotlar arxitekturasi

Yigʻish: UTM +’click _ id’→ S2S hodisalar (’registration/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback’) → GA4/MMP → toʻlov daftarlari.

Ombor: DWH (BigQuery/Redshift), UTC voqealari, tranzaksiya valyutasidagi summalar + hisobot valyutasi.

Fichlar: recency/frequency/monetary, geo/devays/to’lov usuli, kreativ embeddingi, erta xulq-atvor belgilari.

Modellar: tasniflash (validlik/frod), regressiya (ARPU/LTV), bandits/pacing, NLP/vision kreativlar uchun, MMM.

Faollashtirish: biding qoidalari, SmartLink/offer-marshrutlash, BI hisobotlari, CRM-segmentlar.

Gardiyanlar: komplayens/Consent Mode, explainability, qo’lda override, echimlar jurnali.

3) Aniq keyslar «oldin/keyin»

Yo’nalish	AI gacha	AI BILAN
Manbalarni tanlash	eCPC/EPC bo’yicha yechimlar	Early Quality (D1/D3) bo’yicha «o’lik» bog’lamlarni kesish
Peysing/stavkalar	Qoʻlda + kechikishlar	Avtopeysing po Prob (Payback_D30), barqaror delivery
Kreativlar	6-8 ta test/hafta	40-60 variatsiya/hafta + muvaffaqiyat skoring, tezroq learning
Anomaliyalar	Postfaktum	lag/imzolar/ASN bo’yicha alertlar, kamroq yo’qotishlar S2S
Budjet aralashmasi	Tarixiy split	MMM - uplift tekshiruvi bilan byudjetni koʻchirish

4) O’z-o’zini aldashsiz modellarni qanday o’rgatish mumkin

Maqsad pul haqida: tugmalarni emas, Payback/LTVni optimallashtiring.

Temporal split: train/valid/test vaqt boʻyicha (roll-forward).

Leakage stop: fichlarda «kelajakdagi» ma’lumotlar yo’q.

Explainability: SHAP/feature importance → biznes va komplayens ishonchi.

Onlayn tekshirish: A/B yoki holdout, uplift hisoboti va ishonchli intervallar.

5) Ko’riladigan metriklar

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

Iqtisodiyot:’CPA’,’ARPU _ D7/D30/D90’,’Cum _ ARPU’,’Payback’,’ROAS/ROI’.

Texnika: postbeklarning kechikishi,% retrajlar, p95 latency, voqealar ulushi’click _ id’, tafovut "operatori, DWH’.

6) Hal qilish uchun vizualizatsiya

Heatmap Cum_ARPU (kohorta × kun) - dumining qiyaligi.

MMM dan Gain/response curves - bu yerda to’yinganlik va optimal spend.

Kreativlarda feature impact - CR qaysi burchaklarni harakatlantiradi.

Kanallar/kreativlar bo’yicha payback nuqtalari - zararsiz CPA liniyasi.

7) Tavakkalchiliklar va ularni qanday kamaytirish

Xom ma’lumotlar → aqlli axlat. S2S-gigiyena va valyutalar/TZ dan boshlang.

Kichik tanlamalarda overfiting. Quvvat chegarasi va uni muntazam saqlang.

Komplayens. Kreativlarning avto-filtrlari (18 +/RG, va’dalarni taqiqlash), targeting siyosati.

Shaxsiylashtirish odobi. Bonuslar/chastotalarni cheklash, RG va roziliklarni hurmat qilish.

8) AI-tahlilni joriy etish chek-varaqasi

Maʼlumotlar

S2S: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта, idempotency)
UTM-siyosat va’click _ id’, tahririyatlar/postbeklar loglari, alertlar lag> 15 min
GA4/MMP bog’langan, Export → DWH, sana bo’yicha fx kurslari jadvallari

Modellar va jarayonlar

Maqsadlar: Payback_D30/LTV_D90/Prob (2nd_dep)
Temporal split, nazorat leakage, baseline qoidalari
Explainability + decision logs, ручной override
Aktivlashtirish kanallari: bid-rules, SmartLink, CRM, BI

Komplayens/xavfsizlik

Consent Mode/maxfiylik, no PII v URL
RG-filtrlar, kreativlar auditi, brand-safety
Hodisalar va nizolar siyosati, modellar va kalitlar versiyasi

9) 30-60-90 reja

0-30 kun - Karkas va «toza» metriklar

S2S va valyutalarni/TZ standartlashtirish; kechikishlar/xatolar alertlarini ko’tarish.

DWH vitrinalari: Cum_ARPU D7/D30, Payback, kelishmovchiliklar hisoboti.

AI-kreativlar uchuvchisi: burchaklarni yaratish + komplayens avto-skriningi.

Offline-baholashda Early Quality (Prob (2nd_dep )/ ARPU_D30) modeli.

31-60 kun - Oziq-ovqat modellari va xavf-xatarlarni nazorat qilish

Avtopeysing/ Payback_D30 prognozi bo’yicha budjetni qayta taqsimlashni kiritish (guardrails).

qoidalar ustidan antifrod-ML; FPR/TPR metrikalari va apellyatsiya mexanizmi.

MMM-qoralama: MRM/stavkalar bo’yicha elastiklik va «agar nima bo’lsa»; A/B-yechimlarni validatsiya qilish.

61-90 kun - Ko’lami va barqarorligi

MLOps: dreyf monitoringi, model/sirlarni almashtirish, avariya stsenariylari.

LTV/tezkor asosida CRM-offerlarni personallashtirish (RG cheklovlari bilan).

Kreativlar/manbalar bo’yicha muntazam retro, UTM/fich lug’atlarini yangilash.

10) Tez-tez xatolar

1. Payback/LTV oʻrniga ERS/kliplar boʻyicha optimallashtirish.

2. Vaqt mintaqalari/valyutalaridagi xatolar - D0/D1 va ROI «suzadi».

3. Retralarda idempotency - FTD dubli yoʻq.

4. Nol explainability - biznes ishonmaydi, model «javonda yotadi».

5. Ignor komplayens - tez o’sish → tez sanksiyalar.

AI «taxmin qilish» uchun emas, balki tezroq va aniqroq tanlashga yordam beradi: qaysi bog’lamlarni kengaytirish, qayerda kesishish, qaysi ijodkorlar Paybackga keladi va qaysi biri byudjetni yoqib yuboradi. Sof S2S-kontur, kogort iqtisodiyoti (GGR emas, NGR), UTM va MLOps intizomi bilan sun’iy intellekt modadan ishlaydigan tahlil dvigateliga aylanadi va sizning qarorlaringizni takrorlanadigan va foydali qiladi.