Что такое AI-биддинг и как работает технология при запуске и ведении пуш-рекламы?

Искусственный интеллект во многом основательно изменил правила игры для медиабайеров. Сегодня AI-биддинг — полноценный self-learning алгоритм — вполне способен взять на себя внушительный объем рутинных задач и выполнить их даже лучше, чем тимлид команды с 10-летним опытом.

В интервью для G GATE MEDIA команда ROIads раскрыла, как работает AI-биддинг в пуш-кампаниях — от первых часов обучения до микробиддинга и масштабирования.

Расскажите по шагам, что происходит с пуш-кампанией в первые 72 часа после запуска, если включен AI-биддинг? Какой минимальный набор данных нужен AI для принятия первого осмысленного решения? Есть ли внутренние триггеры для оптимизации?

Процесс выглядит следующим образом.

1. Запуск

Кампания выходит на тестовый пул трафика с минимальной ставкой. Здесь AI собирает первые сигналы: где кликают, на каких устройствах, насколько быстро, какой CTR и CR.

2. Обучение

Площадки с нулевой реакцией сразу отлетают. AI начинает корректировать ставки под паттерны поведения.

3. Адаптация

Система сопоставляет реакцию по источникам, формирует костяк будущего вайтлиста.

4. Оптимизация

Когда данных достаточно, AI переходит в smart-predict режим. Он начинает торговаться за источники, которые дают реальный шанс на целевое действие.

По вашему мнению, как подобные AI-технологии меняют конкурентную среду в пуш-трафике? Какие основные вызовы для индустрии создает эта автоматизация? Есть ли какие-то этические принципы, которыми руководствуются ROIads?

AI снимает субъективность. Там, где раньше байер мог держать в голове 10–20 связок, AI анализирует тысячи комбинаций параллельно. Само собой, это меняет правила игры: 

• в плюсе оказываются те, кто быстрее тестирует;
• рынок становится более динамичным;
• сильнее ощущается нехватка прозрачности.

При этом ROIads придерживается подхода responsible automation. Это значит:

• никаких скрытых корректировок ставок;
• предсказуемое поведение алгоритма;
• максимальная прозрачность действий AI.

Арбитражникам это дает уверенность, что оптимизация идет честно, а не «где-то под капотом».

Какие механизмы контроля встроены в ваш AI-биддинг, чтобы своевременно выявлять и исправлять аномалии и ошибки? 

Есть несколько уровней защиты:

• фильтры аномалий (подозрительно высокий CTR, слишком низкий CPM);
• safe-mode, который включается при резких скачках метрик;
• сверка внутренних данных с внешними постбэками;
• антифрод-флаги по IP, UA и поведению;
• автоматическое исключение подозрительных источников.

Для практики: вам не нужно вручную чистить источники — система делает это сама, причем гораздо быстрее.

Как AI-биддинг работает с новыми кампаниями, где еще нет достаточной истории данных? Существуют ли механизмы для переноса данных с других успешных кампаний?

Система использует transfer learning:

• ищет похожие кампании по ГЕО, формату и офферу;
• выставляет стартовые ставки на основе усредненных данных;
• первые часы работает мягко, без агрессивного расхода;
• адаптируется по мере поступления первых конверсий.

А как AI-биддинг расходует бюджет и существует ли защита от аномалий? 

Да, безусловно. Для этого предусмотрены:

• лимиты по дневному спенду;
• автоматическое снижение ставки при дорогой конверсии;
• защита через health-check алгоритмы;
• исключение источников при аномалиях.

Таким образом, AI контролирует расход, чтобы не выжечь бюджет до появления сигналов.

Расскажите про «micro bidding» — что это означает технически? Для кого эта фича наиболее актуальна? 

Micro Bidding — это точечное управление ставками внутри кампании: каждый микросегмент (например GEO + Device) получает свою ставку. Вмешательство становится максимально точным:

• сегмент, который дает CR x2 выше — получает больше бюджета;
• сегмент, который сливает — режется почти сразу.

Это особенно полезно для больших бюджетов, вертикалей с сильной волатильностью качества и тестов в дорогих ГЕО.

Какая стратегия масштабирования рекомендуется при использовании AI-биддера?

Мы со своей стороны рекомендуем следующий подход.

1. Плавный рост бюджета 

+20–30% после 48 часов стабильного CR.

2. Не вмешиваться первые 72 часа

AI должен сам определить лучшие источники.

3. Работа с дубликатами:

• копия кампании только с топ-паблишерами;
• постепенное добавление новых источников;
• повышение ставки, если уперлись в потолок объемов.

Кроме того, в целях масштабирования можно дублировать кампанию с использованием только тех паблишеров, которые показывают наилучший результат. И постепенно добавлять туда новые — по ходу того, как они будут обнаруживаться.

Повышение бюджета в текущей кампании тоже поможет увеличить объем и конверсии, но так как AI-bidding работает на вайтлистах, рано или поздно можно упереться в потолок по объемам. Тогда лучшим решением будет поднять ставки в кампании.

Во-первых, это даст возможность увеличить объем выкупаемого трафика с текущих паблишеров в вайт-листе.

Ко-вторых, общая конкурентоспособность кампании увеличится, что позволит начать выкуп с более дорогих паблишеров, на которых конкуренция может быть выше из-за высокого спроса, обусловленного очень хорошим качеством трафика. 

Насколько безопасен AI-биддинг? Есть ли интегрированная антифрод-система? Какие признаки мошенничества вы выявляете и как боретесь с «плохими» сигналами?

Да, AI-биддинг встроен в общий антифрод ROIads. Он отсекает ботов
автоклик-трафик, аномальные паттерны по устройствам и источники с подозрительной динамикой CTR/CR. В случае проблем источник отключается автоматически, без участия арбитражника.

Какие KPI вы считаете ключевыми для оценки AI-биддинга? 

Ключевой KPI для оценки перфоманса кампании на AI-bidding — его способность подобрать паблишерев, которые покажут высокий CR и LP CTR. Так, когда AI-bidding был еще в разработке, мы делали много тестов. Проверяли, что будет работать лучше: вайтлисты, собранные вручную, либо же автоматические вайтлисты системы. 

Ключевым стал момент, когда AI-bidding смог обновлять свои вайтлисты еженедельно, анализировать и исключать неконвертящие паблишеры, а также приоритизировать те, которые показывали себя лучше. Кроме того, если текущей ставки рекламодателя недостаточно для конкуренции на топовых паблишерах, система будет расширять свой вайтлист с целью добавить объем.

Таким образом, с помощью AI-bidding наши клиенты, даже при работе с кампаниями самостоятельно, без помощи АI, могут постоянно находить новые качественные паблишеры и расширять свои вайтлисты.

AI развивается очень быстро. Как вы внедряете инновации в свою платформу? Какие новые функции планируете добавить в ближайшее время? 

Инновации внедряются итеративно:

• тестирование новых loss-функций на внутреннем окружении;
• A/B-сравнение текущей и новой модели;
• постепенный rollout на 5–10% кампаний.

Планируется расширить AI bidding на работу с новыми форматами трафика.

Дайте 3 ключевых практических совета арбитражнику, который впервые запускает пуш-кампанию с использованием AI-биддинга ROIads?

1. Не вмешивайтесь первые 72 часа. Оптимизация идет быстрее, если не сбивать логику модели. 
2. Проверьте трекинг. Если постбэк падает некорректно — AI не сможет оценивать качество трафика.
3. Дайте системе варианты. Запустите несколько ГЕО, лендингов, креативов — AI сам соберет связку с лучшими метриками.