Compartilhamento de tráfego

(Secção: Ecossistema e Rede)

1) O que é «compartilhamento de tráfego»

• Maximiza a conversão e a LTV através de um roteiro dinâmico para o «melhor receptor».
• Reduz os custos de captação através da reciclagem de segmentos não solicitados e do preenchimento cruzado.
• Resistência à sazonalidade e picos - as balas suavizam picos/falhas.
• Distribuição justa do valor com atribuições determinadas e regras transparentes.

2) Modelos de cooperação

1. Open Pool (pool público) - Todos os participantes com certificação básica e SLO são permitidos, as regras são gerais e as tarifas são transparentes.
2. Federated Pools (federações) - Pulas temáticas/regionais com políticas SLO/local (por exemplo, «TR Sports», «EU Live games»).
3. Private Exchange - transações bilaterais/multilaterais com KPI e NDA customizados.
4. Hybrid Brokered - O corretor central roda de acordo com as regras do QoS/Complaens, e o cálculo do valor é feito por um clearing independente.

Recomendação: começar com um modelo federal + corretor, depois expandir para um pool público à medida que o anti-frod e atribuição amadurece.

3) Padrões de eventos e privacidade

Um único padrão de eventos: "view", "click", "signup", "kyc _ pass'," first _ deposit "," sessão "," purchase "," churn _ sinal ".
Identificadores: PID pseudônimo (hash/EC-pseudônimo), sessão-id, device-fingerprint (estritamente por concordância).
Consent & Purpose: Bandeiras de concordância (ads, analytics, atribuição) e TTL de armazenamento.
PII-Minimização: armazenamento de tokens e hachis; PII - apenas o controlador de dados primário.
Data residency: rotação por jurisdição; segregação de países europeus/terceiros.
Direito de eliminação: eventos tombstone e revistas redação.

4) Compilação de qualidade e filtros

• Validade (filtros bot, anomalias de velocidade/geo/reputação IP).
• Intenção (profundidade das sessões, visitas repetidas, eventos pré-qualify).
• Complacência (concordância, caixa etária, permissividade regional).
• Previsão de conversão (ML score: signup→KYC→1st action→N - dias de retenção).

Política de tolerância de pool: QoT ≥ X; segmentos suspeitos, em quarentena, com revisão manual.

5) Rotação de tráfego (Traffic SOR)

O objetivo é dar cada solicitação/usuário ao melhor receptor com base em SLA e risco.

• `TotalCost = -(Expected_LTV) + CPA/CPE + RiskAdj + TimePenalty + SaturationPenalty`

Expected _ LTV - previsão de PID/segmento em um receptor específico.
CPA/CPE - o preço real da transação/exibição.
RiskAdj - sanções/jurisdição/país, probabilidade de chargeback/fraud.
TimePenalty é um atraso nas verificações.
SaturationPenalty é uma multa quando excedem as quotas ou as cargas de pico.

Táticas: split-roting A/B, sticky-routing (para não quebrar o vórtice), backoff/alt-path em falhas, «warm-up» novos receptores.

6) Quotas, limites e SLO

Quotas por segmento: país x dispositivo x QoT x hora.
Orçamentos: limites diurnos/semanais de CPA/RevShare e número de lidas.

• Fraud Rate ≤ 0. 3% das lidas;
• Valid Signup Rate ≥ 75%;
• KYC Pass p95 ≤ 15 min;
• First-Action Conversion ≥ 35%;
• ROI uplift vs control ≥ +5 п.п.
• Alerts (burn-rate): gates por hora/diária por Fraud/Return/Invalid-traffic, fonte auto-throttle.

7) Atribuição e dissolução de conflitos

Modelo: last-touch com janela, posição-based (40-20-40), data-driven (Markov/Shapley) para federações.
Deduplicação de 'atribute _ key = PID' campaign' time _ bucket '.
Regras de conflito: com igual contribuição - divisão de peso de confiança (QoT, precisão histórica).
Certificação de fontes: classificação de exatidão pós-back, multas por divergências.
Arbitragem: Clearing independente; logs raw com assinaturas, revistas imutáveis.

8) Modelo econômico

Híbrido: CPA básico + bónus de retenção (D7/D30), coeficiente de baixa com Fraud/Invalid alto.
Tier-pricing: mais baixo para QoT estáveis, mais alto para «novatos».
Surge-multiplier: Aumento do preço no pico, redução no momento em que o receptor não é acometido.
Caixas/empréstimos: Compensação parcial por lidas que não tenham sido aplicados pelo KYC (segundo as regras definidas).
Fundo de qualidade: reserva total para a cobertura de arbitragem e force-majeure (com relatórios transparentes).

9) Anti-frod e segurança

Dra. Device/IP/ASN: Identificação de clusters, repetições, sampleamento manual.
Limites Velocity: frequência de cliques/registros/depósitos, detecção burst.
Assinaturas e recibos: todos os eventos são assinados pelas chaves de origem; Teste cruzado de temporizadores.
Greylisting: fontes com anomalias - em um pool «cinzento» com participação limitada.
Kill-switch: desativação instantânea da fonte/receptor por classe de incidentes.

10) Observabilidade, vitrines e dashboards

SLI (exemplo): Valid Traffic%, Fraud Rate, QoT média/percurso, Signup/KYC/First-Action Conversion, ROY uplift, Time-to-KYC p95, Postback Accuracy.

• Ops (hora): Sucess-rate rotation, QoT, Invalid/Fraud spikes, burn-rate SLO.
• Growth (dia/semana): conversões por segmento, atribuição, RI por origem, carregamento de quotas.
• Compliance (semana): êxitos de sanções, violações regionais, SLA sobre solicitações de sujeitos de dados.
• Parceiro Health: classificação de fontes/receptores, precisão de pós-back, proporção de arbitragem.

11) Exemplo de padrão de dados (pseudo-SQL)

sql
CREATE TABLE traffic_events (
id TEXT PRIMARY KEY,
observed_at TIMESTAMPTZ,
pid TEXT, -- alias user id source_id TEXT, sink_id TEXT,
event_type TEXT,      -- view    click    signup    kyc_pass    first_action...
qot_score NUMERIC,
attrs JSONB
);

CREATE TABLE routing_decisions (
id TEXT PRIMARY KEY,
pid TEXT, source_id TEXT, sink_id TEXT,
expected_ltv NUMERIC, cpa NUMERIC,
total_cost NUMERIC, policy TEXT,
decided_at TIMESTAMPTZ
);

CREATE TABLE attribution (
pid TEXT, conversion_event TEXT, ts TIMESTAMPTZ,
model TEXT, key TEXT, winner_source TEXT, share NUMERIC,
PRIMARY KEY (pid, conversion_event, key)
);

12) Configurações pseudo (YAML)

Política de permissões e quotas

yaml pool_policy:
min_qot: 60 quarantine_qot: 45 fraud_max_pct: 0. 3 quotas:
- segment: "TR    mobile    high_intent"
hour_cap: 5000
- segment: "EU    desktop    mid_intent"
hour_cap: 3000

Rotação (Traffic SOR)

yaml routing:
split_max_parts: 3 stickiness_hours: 72 penalties:
saturation_perc_start: 80 saturation_bps_per_perc: 15 time_ms_per_minute: 3 backoff:
errors_threshold_pct: 2. 0 cooldown_sec: 900

Alertas SLO

yaml alerts:
- name: "fraud_spike"
when: "fraud_rate>0. 4%"
action: ["throttle_source","notify_security"]
- name: "qot_drop"
when: "qot_p50<55"
action: ["greylist_source","raise_cpa_multiplier"]
- name: "postback_mismatch"
when: "postback_accuracy<98%"
action: ["open_arbitrage","reduce_quota"]

13) Exemplos de consultas analíticas

QoT distribuição por origem

sql
SELECT source_id,
PERCENTILE_CONT(0. 5) WITHIN GROUP (ORDER BY qot_score) AS qot_p50,
PERCENTILE_CONT(0. 9) WITHIN GROUP (ORDER BY qot_score) AS qot_p90,
AVG(CASE WHEN event_type='signup' THEN 1 ELSE 0 END) AS signup_rate
FROM traffic_events
WHERE observed_at >= now() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY source_id;

Precisão pós-Bek

sql
SELECT sink_id,
100. 0 SUM(CASE WHEN report. conversion_ts BETWEEN ev. observed_at - INTERVAL '5m'
AND ev. observed_at + INTERVAL '5m'
THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT() AS postback_accuracy_pct
FROM conversions ev
JOIN partner_reports report USING (pid)
GROUP BY sink_id;

RI uplift vs controle

sql
WITH scored AS (
SELECT pid, sink_id, expected_ltv, actual_ltv, cohort
FROM ltv_eval WHERE date >= current_date - INTERVAL '30 days'
)
SELECT sink_id, cohort,
AVG(actual_ltv) - AVG(expected_ltv) AS uplift
FROM scored
GROUP BY sink_id, cohort;

14) Regulamentos operacionais

Todos os dias: verificação de relatórios de atribuição, auditoria de pós-back, correção de quotas/preços.
Semanal: Comité de Qualidade - revisão do min QoT, atualização das regras anti-frod, relatório de arbitragem.
Mensalmente, calibragem ML, revisão de modelos de atribuição, benchmark de recepcionistas.
Incidentes: canal único de estatais, modelos de comunicação para fontes/receptores.

15) Playbook incidentes

Surto Fraud/Invalid-traffic

Fonte auto-throttle, tradução para o pool cinza, reforço dos limites velocity, amostra manual de 100 malas, relatório ≤ 24 h.

Fracasso do pós-back/discrepância

Incluir webhooks duplicados, comparar logs de controle, abrir arbitragem, reduzir temporariamente preços/quotas à fonte.

Aumento de atrasos de CUS/onboarding

Reposicionamento para receptores com KYC rápido, notificação de fontes, redução temporária de stickiness.

Sobrecarga do receptor (saturation)

A multa de rotação funcionou → redistribuir a participação, incluir split-routing e elevar o preço para segmentos prioritários.

16) Folha de cheque de implementação

1. Aprove um único padrão de eventos e política de privacidade/concordância.
2. Execute o cadastro QoT e o subprol de quarentena.
3. Inclua o Traffic SOR com quotas/limites e stickiness.
4. Configure o SLO/alertas de qualidade e pós-Bek, e instale os dashboards.
5. Defina a economia (CPA/RevShare híbrido, multas/bônus, fundo de qualidade).
6. Digite processos de arbitragem, assinaturas de logs e clearing independente.
7. Reveja trimestralmente os modelos de atribuição e compilação.

17) Glossário

QoT é um indicador integral da qualidade do tráfego.
Traffic SOR - Rotação inteligente de tráfego a custo/risco total.
Stickiness - Fixar o usuário atrás do receptor para estabilidade do vórtice.
Postback Accuracy - Precisão dos relatórios de conversão do receptor.
A adaptação é um processo de resolução de conflitos de atribuição.
Saturation - o grau de carregamento do receptor/canal.

Resultado: a combinação de tráfego transforma fluxos dispersos em um sistema de crescimento controlado, justo e eficiente. A combinação de eventos unificados e privacidade, o escrutínio QoT, o roteiro SOR, o estrito SLO e a economia honesta cria um «mercado comum de demanda», onde as fontes, os receptores e os usuários do ecossistema ganham.