優化關聯關系

1）為什麼要優化通信

• 通過降低CAC/Payback提高用戶質量（Retention/LTV）；
• 消除仲裁和歸屬配額；
• 使付款可預測和公平；
• 在新的區域/鏈中加速擴展。

2）角色和責任

會員/出版商/影響者：提供流量，遵守創意和合規政策。
操作員/平臺：轉換漏鬥,反欺詐,計費/付款,報告。
Aggregator/Network： MTA/端到端 ID中介。
內容/工作室：保留機制，聯合促銷/獎品池。
合規門：年齡/地理/制裁，廣告限制。
審核員/監管者：外部監督，爭議和制裁。
Treasury/治理：付款參數、RNFT模板、日落編輯。

3）連接架構和識別

DID+ULID/trace-id：單個端到端vizit→sessiya→sobytiya→vyruchka相關性。
Click-id/Sub-id/Deep-link：分層源和創意標簽。
合作夥伴關系的RNFT護照：權利/限制/付款模式/退出/罰款。
Attribution Hub：收集信號（點擊、後備、服務器事件）、dedup、歸因窗口。

4）歸屬（MTA）和微觀貢獻

型號：最後觸摸,基於位置,時間決定,數據驅動（Shapley/Markov）。

• 應用混合模式：用於預算分配的數據驅動程序+用於支付透明度的簡單報告模型；
• 固定窗口：點擊窗口（例如,7-30天）,查看窗口（1-3天）；
• 考慮安裝後的貢獻（D1/D7活動，第一個有價值的行動）；
• 存儲微額存款（信道份額），以便隨後優化利率。

5）經濟模式和價格

CPL/CPA/RevShare/Hybrid：按產品階段和風險進行選擇。
Clif/Westing：在質量驗證（charjback）之前推遲付款。
QF （Quality Factor）：質量支付乘數（保留、ARPPU、有爭議的線索）。
Dynamic Payout/Bid Shading：預測的LTV和假冒風險的自動降息/加息。
頻率caps/去發布：防止垃圾郵件和「粉碎」線索。

[
\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（質量與成本價值）

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

質量/LTV-來自模型（請參見第10條）；風險是反兄弟/合規的；

Cost_per_acq-實際的CAC，包括媒體資源；

Propensity_to_Convert是當前著陸的概率轉換估計。

當執行不變量時，流量將達到最大實用程序的變體：合規性，RNFT限制，頻率限制，預算/日記。

7）漏鬥優化（CRO/個性化）

細分：地理，設備，通道，意圖階段，創意來源。
A/B/n：登陸，登機，KYC表格，付費方法，首次任務/促銷。
Latency Mesh-hook：為寒冷的交通快速提供資源。
內容本地化：語言，付款，文化觸發因素。
協調激勵措施：促銷任務/戰鬥傳球不會造成長期失衡。
與RNFT權利配對：根據附屬機構的質量單獨限制/配額/訪問離岸外包。

8）反親和反豎琴

• Cookie staffing/fingerprint可變：服務器歸屬、事件簽名、一次性令牌。
• 激活的frod/bot桁架：控制任務/行為簽名，設備圖，ML過濾器。
• 代金券/代碼-shering：一次性代金券,綁定到DID, TTL。
• Farming 註冊/charjback： cliff/Westing,風險評分,付款托管。
• 灰色地理經紀人：ZK-geo-Prufs，geo-Anti-Evasion簽名，隔離。

9）隱私和合規性

DID/VC：可驗證的credenschles,隸屬關系中的最低PDn。
ZK-prufs：年齡/地理/狀態未披露。
選擇性遙測：聚集/栓塞而不是「原始」標記。
廣告和解鎖：創意模板，停止詞，白色媒體列表。
稅收/留置權：通過Rewards Router自動支付方式。

10）質量預測： LTV/Retention/風險

LTV/ARPPU模型：梯度增強/GLM+審查調整。
早期信號：登機深度、首次付款、會話頻率、隊列。
風險評分：異常，版畫匹配，與「骯臟」片段相關。
校準：Platt/Isotonic；PSI/JS定期漂移控制。
Uplift模型：誰值得刺激促銷，誰會因此轉變。

11）實驗和預算政策

A/B/n：離職/費率/創意/租金/付款。
Bandits/Thompson：帶軟限制器的自適應流量分配。
Budget throttling：關閉「零錢」offers,自動反轉加。
Holdout隊列：衡量真正的增量效應。
日落窗口：自動回滾的臨時費率/權重變化。

12）關聯公司的RNFT條約

• 「模型」：CPA/CPL/RevShare/Hybrid，「windows」：點擊查看，「caps」：白天/周。
• 'quality'：QF曲線，有爭議的線索，cliff/westing，chargeback規則。
• 「合規性」：區域/渠道，創意政策，審計，罰款。
• 「經濟學」：投註/走廊，獎金觸發器，懸崖。
• 「政府」：權重版本，日落編輯，上訴權（Dispute/Escrow）。
• 'S-Stake'：高風險承諾，剝離條件。

13）可觀察性和報告

端到端跟蹤：'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：後衛延遲，發薪時間，MTA準確性。

14）公式和地標

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）關於各分支機構之間預算分配的情況

CAC = Spend / Qualified Actions

• Dispute ≤合格操作的2-3％；chargeback ≤ 1–2%.
• D7保持≥目標市場閾值；Payback ≤ 90天（B2C）。

15） 治理（重量、限制、價格）

Proposals：費率/走廊/QF和歸因窗口的變化。
R加權投票：優質參與者獲得↑ves。
公開報告：按隸屬關系分列的季度質量指標。
黑色/灰色列表：戰術和來源，違規簽名。
日落條款：自動回滾的時間變化。

16）實施花花公子（按步驟）

1.繪制頻道/地理/創意圖，審核當前歸屬和背景。
2.單一標識：DID+ULID,服務器後備箱,dedup。
3.RNFT 1.0：合同模板，caps/窗口/剪輯/代管/罰款。
4.MTA和質量：運行混合歸因,QF乘法器。
5.LTV/風險模型：預測/校準,連接到預算路由。
6.反兄弟：簽名、控制任務、隔離有爭議的線索。
7.CRO：A/B登機，本地化，支付方法，任務。
8.Bandits：自適應流量分配，fairness/budget限制器。
9.可觀察性：質量/風險/經濟性面板；後衛/付款的SLO。
10.1-2季度飛行員：投註/窗口/QF的重新校準；公開報告。
11.擴展：新的地理/電路/合作夥伴,自動啟動。

17）優化程序KPI

經濟：CAC↓，Payback↓，NRR/GRR↑，再vyruchki↑的份額。
質量：D1/D7/D30↑，通過細分/渠道ARPPU/LTV↑。
風險：dispute/chargeback↓，檢疫lidov↓比例，sporov↓審查時間。
操作：postbekov↓延遲，MTA↑準確性，vyplat↑穩定性。
公平性：走廊預算的Jain指數，降低風險來源的集中度。
增長：新的地理/鏈條中的規模沒有質量下降。

18）準備就緒支票清單

• 單個ID路徑（DID/ULID）、服務器歸屬和背離
• 帶有caps/clif/代管/罰款和 QF曲線的RNFT模式
• 已啟動混合MTA並定義了歸因窗口
• LTV/風險模型連接到路由和費率
• 防盜簽名、檢疫、控制任務
• A/B/n和bandits for offers/登陸/創意
• 質量/風險/經濟和SLO備份/付款
• 飛行員通過，重新校準和公開報告
• 具有日落的權重/窗戶/價格的治理分量
• 地理/鏈和合作夥伴擴展計劃

19）詞匯表

MTA：多重歸因。
QF：質量支付乘數。
RNFT：關系/權利/限制合同和KPI。
ULID/trace-id：端到端事件ID。
CAC/Payback/LTV/NRR：交通經濟學的關鍵指標。
Bandits：變體之間的自適應流量分布。

20）結果

優化關聯關系是數據，經濟學和合規性的統一輪廓。端到端歸屬、RNFT合同、質量預測和與預算路由和A/B實驗相連的反欺詐將關聯網絡轉變為受控的「增長引擎」：流量被引導到以最低風險和成本提供最大限度LTV的地方，合作夥伴得到透明和公平的條件。