Оптимізація афіліатських зв'язків

1) Навіщо оптимізувати зв'язки

• підвищує якість користувачів (Retention/LTV), знижуючи CAC/Payback;
• усуває арбітраж і дублі атрибуції;
• робить виплати передбачуваними і справедливими;
• прискорює масштабування в нових регіонах/ланцюгах.

2) Ролі та відповідальність

Affiliate/Publisher/Influencer: поставка трафіку, дотримання креативних і комплаєнс-політик.
Operator/Platform: воронка конверсій, анти-фрод, білінг/виплати, звітність.
Aggregator/Network: посередник, що фасилює МТА/наскрізний ID.
Content/Studio: механіки утримання, спільні промо/пули призів.
Compliance Gate: вік/гео/санкції, рекламні обмеження.
Auditor/Regulator: зовнішній нагляд, суперечки і санкції.
Treasury/治理: параметри виплат, RNFT-шаблони, sunset-правки.

3) Архітектура зв'язків та ідентифікація

DID + ULID/trace-id: єдина наскрізна кореляція vizit→sessiya→sobytiya→vyruchka.
Click-id / Sub-id / Deep-link: багаторівнева мітка джерела і креативу.
RNFT-паспорт партнерства: права/ліміти/модель виплат/ветинг/штрафи.
Attribution Hub: збір сигналів (кліки, постбеки, серверні події), дедуп, вікна атрибуції.

4) Атрибуція (MTA) і мікро-внесок

Моделі: last-touch, position-based, time-decay, data-driven (Шапли/Markov).

• застосовувати гібрид: data-driven для розподілу бюджету + проста звітна модель для прозорості виплат;
• фіксувати вікна: клік-вікно (наприклад, 7-30 днів), view-вікно (1-3 дні) за вертикалями;
• враховувати post-install внесок (D1/D7 активність, перша цінна дія);
• зберігати мікро-внесок (частки каналів) для подальшої оптимізації ставок.

5) Економічні моделі та прайсинг

CPL/CPA/RevShare/Hybrid: вибір за стадією продукту і ризиками.
Кліф/вестинг: відстрочка виплат до верифікації якості (чарджбек-період).
QF (Quality Factor): множник до виплати за фактом якості (Retention, ARPPU, спірні ліди).
Dynamic Payout/Bid Shading: автоматичне зниження/підвищення ставок за передбаченим LTV і ризику фроду.
Frequency caps/дедублювання: захист від переспаму і «дроблення» лідів.

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

6) Маршрутизація трафіку (quality & cost-aware)

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

Quality/LTV - з моделей (див. § 10); Risk - анти-фрод/комплаєнс;

Cost_per_acq - фактичний CAC з урахуванням медіабаїв;

Propensity_to_Convert - імовірнісна оцінка конверсії на поточному лендінгу.

Трафік йде на варіанти з максимальною Utility при виконанні інваріантів: комплаєнс, ліміти RNFT, частотні обмеження, бюджет/щоденник.

7) Оптимізація воронок (CRO/персоналізація)

Сегментація: гео, пристрій, канал, стадія наміру, джерело креативу.
A/B/n: лендінги, онбординг, форми KYC, pay-методи, перші місії/промо.
Latency Mesh-hook: швидка доставка ресурсів для холодного трафіку.
Контент-локалізація: мова, платежі, культурні тригери.
Гармонізація стимулів: промо-місії/баттл-паси, що не створюють довгострокового дисбалансу.
Сполучення з RNFT-правами: окремі ліміти/квоти/доступ до офер за якістю афіліату.

8) Анти-фрод і анти-арб

• Кукі-стаффінг/фінгерпринт-підміна: серверна атрибуція, підписи подій, одноразові токени.
• Інсентивований фрод/бот-ферми: контрольні завдання/поведінкові сигнатури, device-граф, ML-фільтри.
• Купон-арб/код-шерінг: одноразові ваучери, прив'язка до DID, TTL.
• Фармінг реєстрацій/чарджбек: кліф/вестинг, ризик-скоринг, ескроу виплат.
• Сірий гео-брокеринг: ZK-гео-пруфи, гео-анти-евазіон сигнатури, карантин.

9) Приватність і комплаєнс

DID/VC: креденшли, що перевіряються, мінімум ПДн у афіліатів.
ZK-пруфи: вік/гео/статуси без розкриття.
Селективна телеметрія: агрегати/ембеддинги замість «сирих» логів.
Реклама та disclosures: шаблони креативів, стоп-слова, білі списки медіа.
Податки/утримання: автоматизація на шляху виплат через Rewards Router.

10) Прогноз якості: LTV/Retention/Ризик

Моделі LTV/ARPPU: градієнтний бустинг/GLM + коригування цензурування.
Early-signals: глибина онбордингу, перші платежі, частота сесій, когорти.
Ризик-скоринг: аномалії, збіги відбитків, кореляції з «брудними» сегментами.
Калібрування: Platt/Isotonic; періодичний drift-контроль PSI/JS.
Uplift-моделі: кого варто стимулювати промо, а хто і так конвертується.

11) Експерименти і політика бюджетів

A/B/n: офери/ставки/креативи/лендінги/платежі.
Bandits/Thompson: адаптивна роздача трафіку з м'якими обмежувачами.
Budget throttling: закриття «мінусових» офферів, авто-доворот в плюс.
Holdout-когорти: вимірювання істинного інкрементального ефекту.
Sunset-вікна: тимчасові зміни ставок/ваг з авто-відкатом.

12) RNFT-договори для афіліатів

• `model`: CPA/CPL/RevShare/Hybrid, `windows`: click/view, `caps`: денні/тижневі.
• `quality`: QF-крива, спірні ліди, кліф/вестинг, chargeback-правила.
• `compliance`: регіони/канали, креативні політики, аудит, штрафи.
• `economics`: ставки/коридори, bonus-тригери, escrow.
• `governance`: версії ваг, sunset-правки, право апеляції (Dispute/Escrow).
• `S-stake`: застави для high-risk, умови слешингу.

13) Спостережуваність і звітність

Наскрізне трасування: `click_id`, `aff_id`, `campaign_id`, `rnft_id`.
Метрики: CTR/CR, D1/D7, ARPPU, NRR/GRR, CAC/Payback, chargeback%, fraud-rate.
Панелі: Affiliate Quality, LTV/Uplift, Attribution & Dedup, Risk & Disputes, Promo Performance.
SLO: затримка постбеків, час нарахування виплат, точність MTA.

14) Формули і орієнтири

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) з розподілу бюджету між афіліатами

CAC = Spend / Qualified Actions

• Dispute ≤ 2-3% від кваліфікованих дій; chargeback ≤ 1–2%.
• D7 утримання ≥ цільового порогу по ринку; Payback ≤ 90 днів (B2C).

15) 治理 (ваги, ліміти, ціни)

Пропозали: зміна ставок/коридорів/QF і вікон атрибуції.
R-зважування голосів: якісні учасники отримують ↑ves.
Публічні звіти: квартальні метрики якості за афіліатами.
Чорний/сірий списки: тактик і джерел, сигнатури порушень.
Sunset-клаузи: тимчасові зміни з авто-відкатом.

16) Плейбук впровадження (за кроками)

1. Картування каналів/гео/креативів, аудит поточної атрибуції та фроду.
2. Єдина ідентифікація: DID + ULID, серверні постбеки, дедуп.
3. RNFT 1. 0: шаблони договорів, caps/вікна/кліф/ескроу/штрафи.
4. MTA & якості: запустити гібридну атрибуцію, QF-множник.
5. Моделі LTV/Ризику: прогноз/калібрування, підключити до роутингу бюджетів.
6. Анти-фрод: сигнатури, контрольні завдання, карантин спірних лідів.
7. CRO: A/B лендінгів, локалізація, платіжні методи, місії.
8. Bandits: адаптивна видача трафіку, обмежувачі fairness/budget.
9. Спостережуваність: панелі якості/ризику/економіки; SLO постбеків/виплат.
10. Пілот 1-2 кварталу: ретрокалібрування ставок/вікон/QF; публічний звіт.
11. Масштабування: нові гео/ланцюги/партнери, автоматизація прайсингу.

17) KPI програми оптимізації

Економіка: CAC↓, Payback↓, NRR/GRR↑, частка повторної vyruchki↑.
Якість: D1/D7/D30↑, ARPPU/LTV↑ по сегментах/каналах.
Ризик: dispute/chargeback↓, частка карантинних lidov↓, час розбору sporov↓.
Операції: затримка postbekov↓, точність MTA↑, стабільність vyplat↑.
Справедливість: Jain-індекс бюджету в коридорі, зниження концентрації ризикових джерел.
Зростання: масштаб в нових гео/ланцюгах без деградації якості.

18) Чек-лист прод-готовності

• Єдиний ID-контур (DID/ULID), серверна атрибуція та дедуп
• RNFT-шаблони з caps/кліф/ескроу/штрафами і QF-кривою
• Запущена гібридна MTA і вікна атрибуції визначені
• Моделі LTV/ризику підключені до роутингу і ставок
• Анти-фрод сигнатури, карантин, контрольні завдання
• A/B/n і bandits для оферів/лендінгів/креативів
• Дашборди якості/ризику/економіки і SLO постбеків/виплат
• Пілот пройдений, ретрокалібрування і публічний звіт
• 治理 -процедури ваг/вікон/цін з sunset
• План масштабування за гео/ланцюгами та партнерами

19) Глосарій

MTA: мульти-тач атрибуція.
QF: множник виплат за якістю.
RNFT: договір відносин/прав/лімітів і KPI.
ULID/trace-id: наскрізний ідентифікатор події.
CAC/Payback/LTV/NRR: ключові метрики економіки трафіку.
Bandits: адаптивний розподіл трафіку між варіантами.

20) Підсумок

Оптимізація афіліатських зв'язків - це єдиний контур даних, економіки та комплаєнсу. Наскрізна атрибуція, RNFT-контракти, прогноз якості і анти-фрод, поєднані з роутингом бюджетів і A/B-експериментами, перетворюють афіліатську мережу в керований «двигун зростання»: трафік направляється туди, де він дає максимальний LTV при мінімальному ризику і вартості, а партнери отримують прозорі і справедливі умови.