优化关联关系

1）为什么要优化通信

• 通过降低CAC/Payback提高用户质量（Retention/LTV）；
• 消除仲裁和归属配额；
• 使付款可预测和公平；
• 在新的区域/链中加速扩展。

2）角色和责任

会员/出版商/影响者：提供流量，遵守创意和合规政策。
操作员/平台：转换漏斗,反欺诈,计费/付款,报告。
Aggregator/Network： MTA/端到端 ID中介。
内容/工作室：保留机制，联合促销/奖品池。
合规门：年龄/地理/制裁，广告限制。
审核员/监管者：外部监督，争议和制裁。
Treasury/治理：付款参数、RNFT模板、日落编辑。

3）连接架构和识别

DID+ULID/trace-id：单个端到端vizit→sessiya→sobytiya→vyruchka相关性。
Click-id/Sub-id/Deep-link：分层源和创意标签。
合作伙伴关系的RNFT护照：权利/限制/付款模式/退出/罚款。
Attribution Hub：收集信号（点击、后备、服务器事件）、dedup、归因窗口。

4）归属（MTA）和微观贡献

型号：最后触摸,基于位置,时间决定,数据驱动（Shapley/Markov）。

• 应用溷合模式：用于预算分配的数据驱动程序+用于支付透明度的简单报告模型；
• 固定窗口：点击窗口（例如,7-30天）,查看窗口（1-3天）；
• 考虑安装后的贡献（D1/D7活动，第一个有价值的行动）；
• 存储微额存款（信道份额），以便随后优化利率。

5）经济模式和价格

CPL/CPA/RevShare/Hybrid：按产品阶段和风险进行选择。
Clif/Westing：在质量验证（charjback）之前推迟付款。
QF （Quality Factor）：质量支付乘数（保留、ARPPU、有争议的线索）。
Dynamic Payout/Bid Shading：预测的LTV和假冒风险的自动降息/加息。
频率caps/去发布：防止垃圾邮件和"粉碎"线索。

[
\text{Payout}=\text{CPA}\cdot I_{\text{qual}} + \text{RevShare}\cdot \text{NetRev}\cdot QF - \text{Adjustments}_{\text{fraud/chargeback}}
]

6）流量路由（质量与成本价值）

Utility(offer    route) =
wQ·Predicted_Quality(LTV,Risk) - wC·Cost_per_acq
+ wP·Propensity_to_Convert + wG·Geo/PolicyScore

质量/LTV-来自模型（请参见第10条）；风险是反兄弟/合规的；

Cost_per_acq-实际的CAC，包括媒体资源；

Propensity_to_Convert是当前着陆的概率转换估计。

当执行不变量时，流量将达到最大实用程序的变体：合规性，RNFT限制，频率限制，预算/日记。

7）漏斗优化（CRO/个性化）

细分：地理，设备，通道，意图阶段，创意来源。
A/B/n：登陆，登机，KYC表格，付费方法，首次任务/促销。
Latency Mesh-hook：为寒冷的交通快速提供资源。
内容本地化：语言，付款，文化触发因素。
协调激励措施：促销任务/战斗传球不会造成长期失衡。
与RNFT权利配对：根据附属机构的质量单独限制/配额/访问离岸外包。

8）反亲和反竖琴

• Cookie staffing/fingerprint可变：服务器归属、事件签名、一次性令牌。
• 激活的frod/bot桁架：控制任务/行为签名，设备图，ML过滤器。
• 代金券/代码-shering：一次性代金券,绑定到DID, TTL。
• Farming 注册/charjback： cliff/Westing,风险评分,付款托管。
• 灰色地理经纪人：ZK-geo-Prufs，geo-Anti-Evasion签名，隔离。

9）隐私和合规性

DID/VC：可验证的credenschles,隶属关系中的最低PDn。
ZK-prufs：年龄/地理/状态未披露。
选择性遥测：聚集/栓塞而不是"原始"标记。
广告和解锁：创意模板，停止词，白色媒体列表。
税收/留置权：通过Rewards Router自动支付方式。

10）质量预测： LTV/Retention/风险

LTV/ARPPU模型：梯度增强/GLM+审查调整。
早期信号：登机深度、首次付款、会话频率、队列。
风险评分：异常，版画匹配，与"肮脏"片段相关。
校准：Platt/Isotonic；PSI/JS定期漂移控制。
Uplift模型：谁值得刺激促销，谁会因此转变。

11）实验和预算政策

A/B/n：离职/费率/创意/租金/付款。
Bandits/Thompson：带软限制器的自适应流量分配。
Budget throttling：关闭"零钱"offers,自动反转加。
Holdout队列：衡量真正的增量效应。
日落窗口：自动回滚的临时费率/权重变化。

12）关联公司的RNFT条约

• "模型"：CPA/CPL/RevShare/Hybrid，"windows"：点击查看，"caps"：白天/周。
• 'quality'：QF曲线，有争议的线索，cliff/westing，chargeback规则。
• "合规性"：区域/渠道，创意政策，审计，罚款。
• "经济学"：投注/走廊，奖金触发器，悬崖。
• "政府"：权重版本，日落编辑，上诉权（Dispute/Escrow）。
• 'S-Stake'：高风险承诺，剥离条件。

13）可观察性和报告

端到端跟踪：'click_id'、'aff_id'、'campaign_id'、'rnft_id'。

Метрики: CTR/CR, D1/D7, ARPPU, NRR/GRR, CAC/Payback, chargeback%, fraud-rate.

Панели: Affiliate Quality, LTV/Uplift, Attribution & Dedup, Risk & Disputes, Promo Performance.

SLO：后卫延迟，发薪时间，MTA准确性。

14）公式和地标

Incremental CR = CR(test) − CR(holdout)

Payback (дней) = CAC / (Avg Daily Gross Margin per user)

QF = f(retention, ARPPU, dispute/1k, chargeback%)

Uplift ROI = (ΔNetRev − ΔCost)/ΔCost

Fairness Index （Jain）关于各分支机构之间预算分配的情况

CAC = Spend / Qualified Actions

• Dispute ≤合格操作的2-3％；chargeback ≤ 1–2%.
• D7保持≥目标市场阈值；Payback ≤ 90天（B2C）。

15） 治理（重量、限制、价格）

Proposals：费率/走廊/QF和归因窗口的变化。
R加权投票：优质参与者获得↑ves。
公开报告：按隶属关系分列的季度质量指标。
黑色/灰色列表：战术和来源，违规签名。
日落条款：自动回滚的时间变化。

16）实施花花公子（按步骤）

1.绘制频道/地理/创意图，审核当前归属和背景。
2.单一标识：DID+ULID,服务器后备箱,dedup。
3.RNFT 1.0：合同模板，caps/窗口/剪辑/代管/罚款。
4.MTA和质量：运行溷合归因,QF乘法器。
5.LTV/风险模型：预测/校准,连接到预算路由。
6.反兄弟：签名、控制任务、隔离有争议的线索。
7.CRO：A/B登机，本地化，支付方法，任务。
8.Bandits：自适应流量分配，fairness/budget限制器。
9.可观察性：质量/风险/经济性面板；后卫/付款的SLO。
10.1-2季度飞行员：投注/窗口/QF的重新校准；公开报告。
11.扩展：新的地理/电路/合作伙伴,自动启动。

17）优化程序KPI

经济：CAC↓，Payback↓，NRR/GRR↑，再vyruchki↑的份额。
质量：D1/D7/D30↑，通过细分/渠道ARPPU/LTV↑。
风险：dispute/chargeback↓，检疫lidov↓比例，sporov↓审查时间。
操作：postbekov↓延迟，MTA↑准确性，vyplat↑稳定性。
公平性：走廊预算的Jain指数，降低风险来源的集中度。
增长：新的地理/链条中的规模没有质量下降。

18）准备就绪支票清单

• 单个ID路径（DID/ULID）、服务器归属和背离
• 带有caps/clif/代管/罚款和 QF曲线的RNFT模式
• 已启动混合MTA并定义了归因窗口
• LTV/风险模型连接到路由和费率
• 防盗签名、检疫、控制任务
• A/B/n和bandits for offers/登陆/创意
• 质量/风险/经济和SLO备份/付款
• 飞行员通过，重新校准和公开报告
• 具有日落的权重/窗户/价格的治理分量
• 地理/链和合作伙伴扩展计划

19）词汇表

MTA：多重归因。
QF：质量支付乘数。
RNFT：关系/权利/限制合同和KPI。
ULID/trace-id：端到端事件ID。
CAC/Payback/LTV/NRR：交通经济学的关键指标。
Bandits：变体之间的自适应流量分布。

20）结果

优化关联关系是数据，经济学和合规性的统一轮廓。端到端归属、RNFT合同、质量预测和与预算路由和A/B实验相连的反欺诈将关联网络转变为受控的"增长引擎"：流量被引导到以最低风险和成本提供最大限度LTV的地方，合作伙伴得到透明和公平的条件。