Multi-Modal Füzyon Motoru
6 sinyal tipi. 1 birleşik karar. Neredeyse anlık.
Sadece tıklama veya geçmiş davranışa dayanan tek-modal sistemlerin aksine, MicroTarget her kullanıcı için yaşayan bir davranış profili oluşturmak üzere birden fazla sinyal tipini gerçek zamanlı olarak birleştirir.
Uygulama Olayları
Her dokunuş, kaydırma ve etkileşim
Zamansal Paternler
Zaman bazlı davranış değişimleri
Etkileşim Niyeti
Kullanıcı şu an ne kadar bağlı?
Satın Alma Niyeti
Satın alma sinyalleri ve dönüşüm olasılığı
Kayıp Riski
Kullanıcılar ayrılmadan önce erken uyarı
Zero-Party Veri
Açık kullanıcı tercihleri ve onayları
Mimari Genel Bakış
Karar Motorumuzun arkasındaki gerçek zamanlı altyapıyı keşfedin
MicroTarget'ın veri işleme mimarisi klasik CRM/CDP batch paradigmalarından tamamen uzaklaşarak akış tabanlı (stream-first), durum tutan (stateful), düşük gecikmeli bir karar mimarisi üzerine kuruludur. Temel prensip, kullanıcının uygulama içinde ürettiği ham sinyalleri işleyerek maksimum 150-200 ms içinde bir karar döndürmektir.
1. Olay Alım (Ingestion) Katmanı
Her kullanıcının cihazından akan ham olay verileri, yüksek throughput ve düşük gecikme sağlayan bir ingestion API ile alınır. Crash-resilience (çökme toleransı) ve veri kaybını önlemek için arka planda WAL (Write-Ahead Log) benzeri lock-free, append-only bir kuyruk yapısı kullanılır. Olaylar, UUID-v4 ve artımlı session-index değerleriyle idempotent şekilde işlenerek duplicate (mükerrer) kayıtlar kesin olarak bastırılır. Daha sonra bu veriler, 'user_id mod N' algoritması ile doğrudan Kafka/Redpanda topic partition'larına dağıtılır, böylece stateful (durum tutan) akış operatörleri için 'per-user affinity' yani kullanıcıya özel tutarlılık garanti edilir.
2. Akış Tabanlı Özellik Çıkarımı
Kafka üzerinden akan ham sinyaller, Flink veya Spark Structured Streaming tarzı sürekli çalışan (always-on) stateful motorlar üzerinde milisaniyelik gecikmelerle işlenerek makine öğrenimi modellerine uygun feature'lara dönüştürülür. Bu katman uçtan uca stateful olarak çalışarak performans kazanır; gecikme trade-off'larını minimize etmek için arka planda in-memory KV (Key-Value) store'lar veya optimize edilmiş RocksDB instance'ları kullanılarak veriye yüksek hızda okuma-yazma imkanı tanır.
3. Niyet Modeli (ML Skorlama)
Çıkarılan özellikler (features), tahminsel karar alma sürecini başlatan mikro-batch (micro-batching inference) destekli Intent Model Scoring Server'a iletilir. Bu sunucu, cihaz bazlı ML ve davranış profillemesi yaparak her kullanıcı için bağımsız 'engagement_intent ∈ [0,1]', 'purchase_intent ∈ [0,1]' ve 'churn_risk ∈ [0,1]' olmak üzere olasılık (probability) vektörleri üretir. Hassas kampanya hedeflemesi için sistemin çekirdeğindeki conversion penceresi tahminleri de bu katmanda oluşturulur.
4. Füzyon Katmanı
Basit kural tabanlı geçmiş verilerin ötesine geçen Füzyon Katmanı (Fusion Layer), hem ML skorlarını hem de cihazdan gelen fiziksel/zaman bazlı sinyalleri graph-style (grafik benzeri) birleştirilmiş bir state (durum) yapısına dönüştürür. Buradaki temel mühendislik yaklaşımı, kullanıcı davranışının anlık bir kesitini izole olarak ele almak yerine, gelişen bir zaman eğilimi olarak sürekli yaşamını sürdüren evrimsel bir durum (state) vektörü yaratmaktır.
5. Sıralama Motoru
Mevcut kampanyalar ile sistem skorlarının kapıştığı ana mekanizmadır. Yüksek frekanslı 'micro-auction' (mikro-müzayede) modelinde her aktif kampanya, kullanıcıya gösterilme olasılığı bakımından yarışır. Sistem GSP (Generalized Second Price) tabanlı hibrit bir karar kuralı uygulayarak ve hesaplamayı tamamen monotonic/deterministik olacak şekilde tutarak tam isabetli 'kazanan' (winner) kampanyayı seçer. Tüm bu karmaşık değerlendirme işleminin hedeflenen donanım süresi azami 50 milisaniyenin altındadır.
6. Concept Bottleneck & RTME
Geleneksel black-box ML modellerinin kontrol edilemez yapısını reddeden Real-Time Marketing Engine (RTME), 'Concept Bottleneck' modelini kullanır. Bu eşsiz mimari, ham yapay zeka vektör puanlarını doğrudan insan (pazarlamacı) tarafından okunabilir bağımsız latent kavramlara ('frustration', 'drop-off', 'stickiness' gibi) dönüştürür. Karar çıktısı sadece 'hedef kitle' üretmekle kalmaz; sistem, verilen kararın teknik nedenini (Açıklanabilirlik - Explainability) tam şeffaflıkla pazarlama ekiplerinin denetimine sunar.
Sistem Parametreleri ve SLA Toleransları
MicroTarget, katı deterministik koşullar altında çalışmak üzere yapılandırılmıştır. Aşağıda donanım gecikme (latency) garantileri ve akış (stream) eşikleri yer almaktadır.
| Bileşen | Protokol / Mekanizma | Gecikme Süresi / Eşik |
|---|---|---|
| Olay Alımı (Ingestion API) | Idempotent POST / WAL Kuyruk | < 10 ms |
| Özellik Çıkarımı (Extraction) | Durum Tutan KV Store (RocksDB) | < 15 ms |
| Niyet Modeli (Scoring) | Mikro-batch Çıkarım | < 25 ms |
| Sıralama Motoru (GSP) | Monotonik / Deterministik | < 50 ms |
| Uçtan Uca (E2E) Karar | Tam DAG Döngüsü | 150 - 200 ms |
Post-IDFA & Gizlilik Ekosistemi
Apple ATT sonrası (%80+ ret oranı) ve Google Privacy Sandbox hazırlıklarıyla birlikte klasik CDP/CRM'lerin batch-working mekanizmaları geçerliliğini yitirmiştir. MicroTarget, privacy-first (gizlilik odaklı) Zero-Party on-device datayı kullanarak IDFA'ya bağımlılığı tamamen ortadan kaldırır.
Geleneksel Sistemlere Karşı 4-7x Performans
Eski sistemler event işlemek için periyodik cron job'lar veya webhook'lara bağımlıyken; MicroTarget Eventual Consistency yerine Strict Event Stream yapısı kurar. 15ms altında feature çıkarma süreleriyle dönüşüm oranlarında büyük bir kararlılık ve CPA maliyetlerinde keskin düşüşler sağlar.
Veri Entegrasyon Örnekleri
{"event_id": "9f8c4b2a-1e3d-4f7c-8a2b-...","session_index": 42,"user_mode": "authenticated","vectors": {"scroll_depth_hz": 72.4,"tap_velocity_ms": 120,"active_duration_s": 48},"timestamp": 1712613245000}Bağlılık ve etkileşim sinyallerini taşıyan lock-free veri gönderimi.
{"decision_id": "d_78291a","latency_ms": 28.4,"rtme_state": {"engagement_intent": 0.92,"churn_risk": 0.04,"concept": "high_stickiness"},"orchestration": {"winner_campaign": "WINTER_FLASH_SALE_15","trigger_type": "in_app_modal"}}Sonuçlanan Concept Bottleneck durumu ve tetiklenen kampanyanın API yanıtı.