Détection de dégradation du ROAS
Deux méthodes en parallèle : z-score vs baseline glissant 30 jours (seuil z < -2,0) et pente de régression linéaire sur 14 jours (seuil < -1,5% par jour). Les deux sont requis pour générer une carte.
Paid Action Layer
Arrêtez de deviner où déplacer votre budget média
TrustData détecte les anomalies dans vos métriques paid dédupliquées, recommande des réallocations budgétaires précises par optimisation des courbes de réponse, et prouve que chaque changement a fonctionné avec un verdict avant/après ajusté par groupe de contrôle.
Détection d'anomalies
Détection d'anomalies sur données dédupliquées
La plupart des détections d'anomalies s'appuient sur les chiffres déclarés par les plateformes. Celle de TrustData s'appuie sur vos métriques first-party dédupliquées, les seuls chiffres qui n'ont pas été gonflés. Les baisses de ROAS détectées ici sont de vraies baisses.
Détection de pics de CPA
Symétrique à la dégradation du ROAS, cette méthode détecte les augmentations significatives de coût par acquisition avec la même approche dual-méthode sur les données de conversion dédupliquées.
Les validation holds réduisent le bruit
Les anomalies de sévérité moyenne entrent en période d'observation avant de devenir actionnables. Les baisses à z-score élevé (z < -3,0) sont immédiatement actionnables. Les baisses moyennes attendent 7 à 14 jours pour confirmer que le signal est réel.
Optimiseur budgétaire
Optimisation budgétaire par égalisation du ROAS marginal
L'optimiseur maximise votre production totale pour un budget fixe en trouvant l'allocation où le ROAS marginal est égal sur toutes les campagnes. Quand les rendements marginaux sont égalisés, aucun déplacement de budget ne peut améliorer la production totale. C'est l'optimum mathématique.
Courbes de réponse Hill function
La relation dépense-revenu de chaque campagne est modélisée par une fonction Hill qui capture les effets de saturation que les modèles linéaires manquent. Les courbes sont reconstruites chaque lundi depuis vos données de CA dédupliquées réelles.
Égalisation du ROAS marginal
L'optimiseur utilise scipy SLSQP pour trouver l'allocation de dépenses sur toutes les campagnes qui maximise le CA total sous contrainte de budget total. Chaque déplacement recommandé doit dépasser 500€ pour générer une carte.
Recommandations calibrées au iROAS
Si un facteur de calibration d'incrémentalité existe pour un canal, l'optimiseur utilise votre vrai ROAS incrémental (et non le ROAS déclaré plateforme) pour la modélisation des courbes de réponse. Les canaux testés reçoivent des recommandations matériellement meilleures.
Verdicts avant/après
Chaque recommandation inclut un verdict
Suivre une recommandation budgétaire est une hypothèse. TrustData la traite comme telle en suivant le résultat pendant 14 jours avec un groupe de contrôle pour séparer le signal du mouvement ROAS ambiant.
Fenêtre d'observation de 14 jours
Après qu'une recommandation est suivie, TrustData capture le snapshot de baseline ROAS et commence le suivi. Le calcul du verdict commence après 14+ jours écoulés.
Ajustement par groupe de contrôle
La dérive du ROAS canal sur tous les canaux paid pendant la même période est le contrôle naturel. Le delta ajusté filtre les mouvements de ROAS à l'échelle du marché. Seul le changement au niveau de votre campagne compte.
Verdicts clairs
winner (delta ajusté ≥ 0,3 unités ROAS), likely_winner (≥ 0,1), no_effect (≤ -0,1) ou inconclusive. Ces verdicts alimentent le modèle de courbe de réponse pour le prochain cycle d'optimisation.
Cycle de vie des cartes
Les cartes d'anomalies sur tout leur cycle de vie
De la détection au verdict, chaque action paid a un cycle de vie structuré. Le dashboard à quatre onglets vous donne une vue claire de ce qui est nouveau, actif, et ce que le bilan montre.
Onglet Anomalies
Cartes d'anomalies non suivies (sans spend_delta). Cartes de dégradation ROAS et pic CPA avec snapshot contexte : ROAS baseline, ROAS courant, z-score et jours de baisse.
Onglet Déplacements budgétaires
Cartes d'optimisation non suivies (avec spend_delta). Changement d'allocation recommandé par campagne, étayé par les courbes de réponse et la comparaison de ROAS marginal.
Onglets Actives & Conclues
Actives affiche les cartes suivies en suivi de leur fenêtre de 14 jours. Conclues affiche le bilan complet avant/après : ROAS baseline, ROAS post-changement, dérive contrôle, delta ajusté et verdict.
Ce qui est inclus
Chaque composant du Paid Action Layer.
Détection sur métriques dédupliquées
Toute la détection d'anomalies s'appuie sur le ROAS et le CPA first-party dédupliqués, jamais sur les chiffres déclarés par les plateformes.
Méthodes de détection dual
Z-score vs baseline glissant 30 jours plus pente de régression linéaire sur 14 jours. Les deux tournent quotidiennement après le pipeline dbt.
Validation holds
Anomalies moyennes en attente 7 à 14 jours avant de remonter. Anomalies haute sévérité (z < -3,0) remontent immédiatement. L'expiration du hold relance la détection sur données fraîches.
Courbes de réponse Hill function
Dépense → revenu modélisée par la fonction de saturation Hill. Reconstruites hebdomadairement le lundi depuis les données de CA dédupliquées réelles par campagne.
Optimiseur SLSQP
scipy.optimize.minimize maximise Σ revenu_i(dépense_i) sous contrainte de budget total et bornes par campagne. Bornes de dépense par campagne configurables.
Intégration calibration iROAS
Si un CalibrationFactor existe pour un canal, l'optimiseur multiplie r_max par l'effective_factor (décroissant). Les canaux testés reçoivent des recommandations tenant compte de l'incrémentalité.
Optimisation avec conscience de la marge
Si AdvertiserConfig est configuré avec blended margin et goal = efficiency/profitability, l'optimiseur utilise des courbes de profit plutôt que des courbes de revenu. Cascade ROI 2–4 disponible.
Suivi des verdicts avant/après
Fenêtre d'observation de 14 jours, delta ajusté par groupe de contrôle, verdicts winner/likely_winner/no_effect/inconclusive. Résultats stockés dans le JSON outcome_tracked.
Questions fréquentes
Les réponses directes.
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