AI media xarid va maqsadni qanday optimallashtiradi

Kirish: AI = sof ma’lumotlar ustidagi «miya»

Sun’iy intellekt strategiyani almashtirmaydi, u xarid qilish konturini tezroq va barqarorlashtiradi: erta signallar bo’yicha kogorta sifatini bashorat qiladi, byudjetni taqsimlaydi, komplayensga rioya qilgan holda auditoriya va kreativlarni tanlaydi. Kalit - S2S ma’lumotlari, UTM va guardrails fanlari.

1) AI aynan qayerda ta’sir ko’rsatadi

1. 1. Biding va peysing

Dinamik bid/CPA/ROAS’Prob (FTD)’,’ARPU _ D30’va xavf.

Silliq pacing: Payback koridorida sarf-xarajatlarni ushlab turadi, ertalab yonib ketishdan va kechqurun noto’g’ri aylanishdan qochadi.

1. 2. Targeting va auditoriyalar

Propensiti modellari: FTD/2nd-dep/Retention ehtimoli → look-alike segmentlari va ustuvor klasterlar.

Exclusion modellari: ehtimoliy churn/past LTV/frod → ko’rsatuvlardan chiqarib tashlaymiz yoki stavkani pasaytiramiz.

Kontekst/semantika: pre-bid filtrlash uchun kontent maydonchalarida NLP.

1. 3. Kreativlar va offerlar

Vizual/NLP-embeddingi → burchaklarni klasterlash va bandit-rotatsiya (ε -greedy/Thompson).

«Learning’dan chiqish» va CR/ARPUni ushlab turish imkoniyatlarining taxminiy skoringi.

1. 4. Budjet taqsimoti (Budget Allocation)

Multirovkali portfel yondashuvi: ehtimollik bo’yicha kanallar/geo/devayslar o’rtasida spendni Payback_D30.

MMM/kauzal modellardan «nima bo’lsa» ssenariylari.

1. 5. SmartLink/offer-rutatsiya

Trafikni kaps, komplayens va ustuvorliklarni hisobga olgan holda eng yaxshi eSRA/kogorta sifatiga ega offerlarga yoʻnaltirish.

2) AI-maqsadlash uchun ma’lumotlar arxitekturasi

Yig’ish: UTM +’click _ id’, s2s-hodisalar’reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback’, GA4/MMP, tahrir/postbeklar loglari, kreativ-meta-ma’lumotlar.

Ombor: DWH (UTC-vaqt, tranzaksiya valyutasi + «hisobot valyutasi»).

Fichlar: recency/frequency/monetary, device/geo/payment, session/engagement, kreativ-embeddingi, source/placement.

Modellar: tasniflash (frod/validlik), regressiya (ARPU/Payback), bandits, NLP/vision, MMM/kauzalka.

Faollashtirish: biding/peysing qoidalari, auditoriya (kabinetlar, CDP), SmartLink API, CRM.

Gardiyanlar: Consent/RG, whitelist GEO/yosh, stavkalar/chastotalar limitlari, qo’lda override va decision logs.

3) Yechimlar matematikasi (marketing metrikasida)

Pul maqsadlari:

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

Biding (g’oya):

`bid ∝ Prob(FTD) × E[ARPU_D30	]/maqsadli Payback’signallari, frod/chargeback xavfi uchun pasaytiruvchi koeffitsiyentlar bilan.

Auditoriyalarni ustuvorlashtirish:

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

Kreativlar/offerlarning bandit-rotatsiyasi:

ko’rsatkichlarni eksplorationga 10-20% qoldirib, g’alabaning posterial ehtimoliga mutanosib ravishda qayta taqsimlaymiz.

4) AI bilan targeting amaliyoti

4. 1. O’sish auditoriyasi

Seed: tez Payback bilan kogortlar (tarixan) → LAL 1-2% geo/yoshga qarab gardrails bilan.

Contextual ML: CR (reg → FTD) dan yuqori bo’lgan inventar/mavzularni tanlaymiz.

Moment-based: dayparting va «yangilik» (recency) voqealari: issiq foydalanuvchilarni yuqori bid, sovuq - arzon ko’rsatuvlar bilan ushlaymiz.

4. 2. Tejash auditoriyasi

Exclusions: yuqori ehtimolli churn/bonus-xanterlar/past LTV - stavkani istisno qilamiz yoki kesamiz.

Frequency capping: ML - chastota bo’yicha kamayib boruvchi qaytarish egri chizig’i (optimumni kesib o’tish, shiftni qo’yish).

4. 3. Kreativ-targeting

«Burchak × segment» uchrashuvi: masalan, social proof returning/Android LATAM ga, gameplay esa new users/iOS EU ga yaxshiroq kiradi.

5) Komplayens, maxfiylik va axloq (majburiy doiralar)

Responsibl-marketing: 18 +/21 +, no «engil pul», aniq promo shartlari.

Consent Mode/PII gigiyenasi: URL, server-sayd konvertatsiyasida shaxsiy maʼlumot yoʻq.

Kamsitishsiz: sezgir atributlarni fichlardan chiqarib tashlang; fairness auditi.

Guardrails: min/max bid, caps, manual stop.

6) AI-xaridlar «salomatlik» metrikasi

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

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

Texnika: postbeklar kechikishi, p95 latency,% retray, hodisalar ulushi’click _ id’, tafovut "operatori, DWH’.

Kreativ/targeting: variant win-rate, learning chiqishigacha bo’lgan vaqt, chastota/stavka bo’yicha response-egri chiziqlar.

7) Tez-tez xatolar va qanday qilib

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

2. Xom UTM/soat mintaqalari/valyutalar - D0/D1 va ROI suzadi.

3. FTD S2S retralarda idempotency yoʻq.

4. Exploitation noto’g’ri: exploration o’chirildi - kreativlar «o’ladi», tomoshabinlar yonib ketadi.

5. Ignor komplayens - banlar va inventarni yo’qotish.

6. A/B mavjud emas - «javonda model», ishonch yo’q.

8) Chek-varaqlar

8. 1. Boshlashdan oldin

UTM-siyosat,’click _ id’, s2s:’reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback’(UTC/valyuta, idempotency)
Conversion API, kechikishlar alertlari> 15 min, tahririyatlar/postbeklar loglari
LAL uchun seed-segmentlar, whitelist GEO/yosh, RG-disklamerlar
Asosiy modellar: Early Quality, fraud-risk, creative-scoring
Guardrails: min/max bid, caps, chastota, sifat to’xtash shartlari

8. 2. Birinchi hafta

Ijodiy bandit-rotatsiya uchuvchisi (10-20% exploration)
Avto-peysing Prob (Payback_D30); chetga chiqish hisoboti
Anomaliyalar alertlari: CR-muvaffaqiyatsizliklar, ASNning ko’payishi, EMQ/postbeklarning pasayishi

8. 3. 30-kunga

Kogort hisobotlari: segmentlar bo’yicha Cum_ARPU D7/D30, 2nd-dep, Payback
LALni g’olib kogortlarda qayta tanlash, exclusion varaqlarini yangilash
DDA/Last click va MMM elastikligini solishtirish, miksni tuzatish

9) joriy etishning 30-60-90 rejasi

0-30 kun - Karkas va «erta haqiqat»

S2S, valyutalarni/TZ standartlashtiring, Conversion API va alertlarni kiriting.

DWH oynalarini ko’taring: Cum_ARPU D7/D30, Payback, tafovut hisoboti.

Early Quality + fraud-riskni ishga tushiring; creative-scoring va bazaviy bandit-rotatsiyani ulang.

31-60 kun - Avtohalokat va masshtab

Avto-biding/paysingni qo’shing Prob (Payback_D30) bilan guardrails.

LAL/kontekst-ML maqsadini kengaytiring, frequency-optimizer qoʻshing.

Offerlarning SmartLink rutatsiyasini, antifrodning apellyatsiya tartibini ulang.

A/B - kanallar/geo orqali uplift validatsiyasi.

61-90 kun - Strategiya va barqarorlik

MMM/kauzal modellar → budjet aralashmasini optimallashtirish.

MLOps: dreyf monitoringi, modellar/sirlarni almashtirish, avariya mashqlari (DLQ/retray).

Segmentlar/kreativlar bo’yicha muntazam retro, UTM/fich lug’atlarini yangilash.

10) Mini-pleybuklar

Avto-stavka qoidasi (psevdo):

Agar’Prob (Payback_D30) ≥ θ 1’→ bid’ni x% ga oshirish;
agar’θ 2 ≤ Prob <θ 1’→ qoldirilsa;
agar’Prob <θ 2’yoki’CR (reg → FTD)’X σ → ga tushsa, bid/kapsulani kamaytirish.

Kreativlarni rotatsiya qilish:

Yangi kreativlar trafikning 15 foizini oladi; 100 + bosishda reg’siz yoki CR <0,7 × medianda - avto-stop. G’olib → 60-70% gacha ko’rsatuvlar.

Auditoriya:

Segmentlar Ret_D7

AI media-xarid va targetingni nazorat qilinadigan tizimga olib boradi: sifatni bashorat qiladi, stavkalar/byudjetlarni boshqaradi, auditoriya va rotatsiyalarni topadi, frod va target xatolaridan himoya qiladi - hammasi komplayens va Responsible Marketing doirasida. Sof S2S-kontur, NGR bo’yicha kogort iqtisodiyoti, UTM fanlari va aniq qo’riqchilar bilan algoritmlar Paybackni barqarorlashtiradi va LTVni o’stiradi, jamoa esa strategik gipotezalar va yangi o’sish nuqtalariga e’tibor qaratadi.