Оптимизация рекламных кампаний для арбитража

Проект: Оптимизатор рекламных кампаний для арбитража трафика

События, экономика, reconciliation и контролируемые рекомендации stop/scale/reallocation.

Что показывает кейс

Это пример разработки decision engine для рекламной экономики: события и конверсии сводятся с условиями офферов, конфликтами данных и guardrails, после чего система формирует объяснимые рекомендации stop, scale и reallocation.

Контекст

В арбитраже мало увидеть ROI: сырые события могут конфликтовать, экономика меняется по режимам, а автоматическое перераспределение бюджета опасно без понятных ограничений и объяснимого решения.

Что вошло в контур проекта

Performance-платформа принимает сырые события и конверсии, фиксирует конфликты и проблемы сверки, учитывает условия офферов и режимы эффективности, классифицирует наблюдения и формирует рекомендации с guardrails, outlier-политиками и явным планом применения изменений.

Решение

Платформа принимает и сверяет события, учитывает условия офферов и режимы эффективности, классифицирует наблюдения и формирует stop/scale/reallocation рекомендации с guardrails и отдельным планом применения.

Приём сырых conversion-событий и фиксация конфликтующих payload.
Нормализованные конверсии, корректировки выручки и reconciliation issues.
Условия офферов и проверенная политика допустимого трафика.
Профили рекомендаций, performance regimes и outlier-политики.
Расчёт рекомендации и явного apply-plan с diff изменений.
Контролируемое применение через API и аудит решений.

Рабочий процесс

События
Reconciliation
Экономика
Режим
Рекомендация
Guardrails
Apply

Технологический контур

FastAPI
React
Celery
PostgreSQL
Decision engine
Docker

Бизнес-эффект

Рекомендация становится объяснимым управленческим действием: видно, на каких данных она основана, какие ограничения прошла и что именно изменит.