Süni intellekt reklam optimallaşdırılması: risklər və qaydalar

Məxfilik dəyişiklikləri istifadəçi səviyyəsində izləməni zəiflətdi. Üçüncü tərəf kukiləri ilə bağlı brauzer məhdudiyyətləri, Apple-ın Tətbiq İzləmə Şəffaflığı və razılıq tələbləri atributsiya alətlərinin görə bildiklərini azaldır. Miks modelləri istifadəçi səviyyəsində məlumatlara ehtiyac duymur, ona görə də bu dəyişikliklərdən sağ çıxırlar.

Meridian, Google tərəfindən açıq mənbə kimi buraxılmış, eksperimentlərdən və coğrafi məlumatlardan əldə edilən ilkin məlumatları (priors) dəstəkləyən Bayesian çərçivəsidir. Meta-dan Robyn avtomatlaşdırılmış hiperparametr axtarışı və ridge reqressiyasından istifadə edir. Hər ikisi ciddi alətlərdir. Hər ikisi təcrübəsiz əllərdə yanlış cavablar verə bilər.

Çox az məlumat

Miks modeli adətən bir neçə kanalı etibarlı şəkildə qiymətləndirmək üçün iki-üç illik həftəlik məlumatlara və ya coğrafi bölgülərə ehtiyac duyur. Bir illik məlumat və səkkiz kanal ilə modeldə sübutdan daha çox naməlum amil olur. O, hələ də rəqəmlər çıxaracaq və onlar dəqiq görünəcək.

Birlikdə hərəkət edən kanallar

Əgər axtarış və sosial media büdcələri həmişə eyni həftələrdə artırsa, model satış artımına hansının səbəb olduğunu deyə bilməz. Statistiklər buna multikollinearlıq deyirlər. Nəticə çox vaxt bir kanala böyük payın, digərinə isə demək olar ki, heç bir payın verilməsidir ki, bu da parametrlərdəki kiçik dəyişikliklərdən asılıdır.

Model seçimi

Robyn bir çox namizəd model yaradır və komandalar onlar arasında seçim edir. Əgər seçilmiş model komandanın artıq inandığı şeyi təsdiqləyən modeldirsə, bu məşq bəzəyə çevrilir. AI köməkçiləri seçilmiş nəticədən asılı olmayaraq inandırıcı izahatlar hazırlayaraq bunu daha da pisləşdirə bilər.

• Qısa tarix və ya kanalların sayı üçün çox az coğrafi vahid.
• Kanallar arasında heç vaxt müstəqil dəyişməyən xərclər.
• Çatışmayan dəyişənlər: promosyonlar, qiymətlər, ehtiyatların tükənməsi, rəqib fəaliyyəti, mövsümilik.
• Nəticəsi rahat olduğu üçün model seçmək.
• Nöqtə qiymətləndirmələrini diapazonlar əvəzinə dəqiq kimi qəbul etmək.

AI köməkçiləri model ətrafında faydalıdır: məlumatları təmizləmək və birləşdirmək, kod yazmaq və sazlamaq, fərziyyələri sənədləşdirmək və nəticələri sadə dildə tərcümə etmək. Onlar ilkin məlumatları (priors) seçmək, hansı modelin düzgün olduğuna qərar vermək və ya kontekst olmadan nəticələrin ağlabatan olub-olmadığını mühakimə etmək istənildikdə risklidirlər.

• Təhlükəsiz: məlumat hazırlama skriptləri, boşluqlar və kənar dəyərlər üçün yoxlamalar, diaqram generasiyası.
• Nəzərdən keçirməklə təhlükəsiz: metodologiya qeydinin hazırlanması, Meridian və ya Robyn parametrlərinin izahı.
• Riskli: ilkin məlumatların (priors) seçilməsi, son modelin seçilməsi, büdcə tövsiyəsinin təkbaşına yazılması.
• Qaçının: çat-bota düzgün model olmadan yapışdırılmış cədvəldən kanal ROI-ni qiymətləndirməsini istəmək.

Sonuncu məqam vurğulanmağa layiqdir. Xam məlumatlardan “kanal üzrə ROI-ni hesabla” tələb olunan dil modeli statistik əsası olmayan ağlabatan cədvəllər yarada bilər. Düzgün modelləşdirmə alətlərindən istifadə edin və köməkçinin onları dəstəkləməsinə icazə verin.

Hətta yaxşı qurulmuş model belə zamanla kanal səviyyəsində orta effektlər verir. O, sizə hansı reklam yaradıcılığının işlədiyini, hansı auditoriyanın cavab verdiyini və ya keçən çərşənbə axşamı nə baş verdiyini deyə bilməz. Bu, gündəlik optimallaşdırma mühərriki deyil, bir neçə ayda bir yenilənən strateji büdcə alətidir.

Miks modelləri həmçinin yeni kanallarla mübarizə aparır, çünki tarixçə yoxdur və illərlə formalaşan brend effektləri var. Adstock və doyma parametrləri kömək edir, lakin bunlar fərziyyələrdir və müxtəlif ağlabatan fərziyyələr müxtəlif cavablar verir.

• Məlumat standartı: minimum tarixçə, tələb olunan dəyişənlər və yazılı məlumat lüğəti.
• Kalibrləmə qaydası: hər bir əsas kanal üçün ən azı bir artım testi və ya coğrafi eksperiment ilkin məlumat (prior) və ya yoxlama kimi modelə daxil edilir.
• Model seçimi: nəticələr görünməzdən əvvəl razılaşdırılmış meyarlar, məsələn, uyğunluq, sabitlik və eksperimentlərlə razılaşma.
• Qeyri-müəyyənlik hesabatı: hər bir kanal qiymətləndirməsi diapazon kimi göstərilir.
• Büdcə limiti: heç bir kanal yalnız model nəticələrinə əsasən büdcənin razılaşdırılmış payından, məsələn, 20 faizdən çox hərəkət etmir.
• Təsdiq: marketinq və maliyyə hər ikisi tövsiyələri təsdiqləyir.
• Yeniləmə tezliyi: rüblük və ya əsas bazar dəyişikliklərindən sonra yenidən işə salınır.

Büdcə limiti qaydası ən praktik qorumadır. Bu, modelin istiqaməti göstərməsinə imkan verir, eksperimentlər isə daha böyük hərəkətlərdən əvvəl dəyişikliyin ölçüsünü təsdiqləyir.

Meta və Google konversiya artımı tədqiqatları və ya coğrafi saxlamalar kimi eksperimentlər bir kanalın bir vaxtda artan effektini ölçür. Miks modelləri bütün kanalları uzun müddət ərzində qiymətləndirir. Hər biri digərinin zəifliyini örtür. Meridian, eksperiment nəticələrindən ilkin məlumat (prior) kimi istifadəni açıq şəkildə dəstəkləyir ki, bu da modeli ölçülmüş reallığa doğru çəkir.

Ağlabatan dövr: modeli işə salın, ən qeyri-müəyyən və ya təəccüblü qiymətləndirməyə malik kanalı müəyyən edin, onu eksperimentlə yoxlayın, nəticəni geri qaytarın və yenidən işə salın. Bir il ərzində model kanal-kanal daha etibarlı olur.