# Антон, CBDO из MICo: хайроллеры, персонализация и AI в iGaming > Канал: **Довольный** (@traffink) > Дата: 6 мая 2026 > Длительность: 1:07:52 > Категория: interview > Источник: https://www.youtube.com/watch?v=6LZbKpWOjcE > Страница: https://aff.top/videos/anton-cbdo-iz-mico-xairollery-personalizaciia-i-ai-v-igaming ## Краткое содержание Антон, CBDO MICo, разбирает применение ML в iGaming: раннее выявление VIP-хайроллеров, персонализацию игровых рекомендаций и оценку качества трафика. В кейсе VIP Intelligence модель сократила путь игрока до VIP-онбординга примерно с 60 до 11–12 дней за счёт поиска микропаттернов до очевидных депозитных сигналов. Для рекомендера в Южной Азии при неизменных бюджете, трафике и дизайне рост Retention D7 составил около 10 п.п., также выросли средний депозит и GGR. Обсуждаются требования к данным, пилоты, риски плохой разметки, цена около $9100 в месяц за 100 тыс. MAU на отдельный продукт и польза для операторов и аффилиатов. ## Ключевые тейки - **VIP надо ловить до крупного депозита** — Классические CRM-правила видят хайроллера постфактум. ML анализирует сотни фичей и может подсветить потенциального VIP на ранних днях, пока игрок ещё не ушёл и не отжил часть LTV. - **Онбординг VIP сократили в 6 раз** — В кейсе MICo обычная группа менеджеров выводила VIP примерно за 60 дней, а группа с ML-приоритизацией — за 11–12 дней. Это дало оператору почти два дополнительных месяца монетизации. - **Для ML важны чистые данные** — Модель не «додумает» отсутствующие поля. Если данные хаотичные, плохо связаны или искажены, ML масштабирует ошибку. Минимум для качественного старта VIP Intelligence — история около 3 месяцев. - **Рекомендер работает слоями** — Система ранжирует игры не только по клику: учитывает релевантность, вовлечение, время в игре, потенциальный GGR и бизнес-задачи вроде промо конкретных провайдеров или игр. - **Персонализация меняет ценность трафика** — После внедрения рекомендера отдельные аффилиатские каналы стали давать больший LTV и средний депозит. Каналы, считавшиеся средними, могут стать более выгодными для закупки. - **AI не заменяет VIP-отдел** — VIP Intelligence только подсвечивает игроков и риски чёрна. Монетизация зависит от того, есть ли у оператора менеджеры, бонусы, лояльность и готовые процессы работы с такими сегментами. ## Вопросы и ответы ### Сколько данных нужно, чтобы запустить VIP Intelligence? Желательно иметь историю игроков минимум за 3 месяца. У крупных операторов с миллионами MAU модель может обучиться быстрее, но у новых проектов первые месяцы прогноз будет менее точным. ### Сколько стоит ML-решение для оператора на 100 тыс. MAU? Озвученный ориентир — около $9100 в месяц за пакет 100 тыс. MAU для одного продукта. VIP Intelligence и рекомендательная система тарифицируются отдельно. ### Какие результаты дал кейс по поиску хайроллеров? ML-приоритизация списков сократила становление VIP с примерно 60 дней до 11–12 дней. Менеджеры при этом работали привычно и не знали о тестовой приоритизации. ### Что даёт игровой рекомендер вместо обычных топов? Он подбирает игры под паттерны конкретного игрока, а не показывает один топ всем. В кейсе Retention D7 вырос примерно на 10 п.п., также увеличились средний депозит и GGR. ### Как это полезно аффилиату на ревшаре? Если оператор лучше удерживает игроков, раньше находит VIP и повышает LTV трафика, ревшар-аффилиат потенциально зарабатывает больше с той же базы приведённых игроков. ## Темы - AI в iGaming - Поиск хайроллеров - VIP Intelligence - ML рекомендации - Персонализация лобби - Retention D7 - Качество трафика - Ревшара ## Фрагмент транскрипта Друзья, всем добрый день. На связи Макс Довольный. И сегодня, наконец-то, по вашим, кстати, просьбам, а удалось позвать в гости Тони CBD Майка. Мы сегодня будем разговаривать за ALрешение, за AI, за рекомендации, за гейнг, за этот суперкрутой новый инструмент, о котором многие из вас слышали. Но именно благодаря тому, что вы ставили реакции и просили, ребята согласились, пришли. В общем, я сегодня буду Антона мучить. Антон, привет. Макс, привет. >> Такое у тебя весёленькое настроение есть такое. >> Всегда приподнятое, да. >> Сфера сама по себе прикольная, мне нравится. >> Угу. О'кей. А давай начнём. Знаешь, с чего? Я видел несколько кейсов ваших. Вы активно посеяли его вaming рынок. Первый у нас кейс был про VIP Intelligence, а второй у нас был про ML recommender. Давай мы начнём вот с чего. Для ребят, которые вдруг не видели ваш инструмент, не видели эти кейсы, давай мы немножко расскажем про м вашу компанию в целом, про то, чем вы занимаетесь, и если можно, отдельно упомянем тебя как CBDO. Чем конкретно занимаешься ты для того, чтобы человек, который выйдет, такой: "Вот это крутой спикер, вот это крутая компания, надеваю наушники, готов слушать". Давай. Я сам отвечаю за стратегию там роста бизнеса Майка на этом рынке. Майка - это в целом ML-компания полного цикла. Ну, то есть мы разрабатываем ML-решения и предлагаем их внедрять именно э там в операторов, в агрегаторов и так далее. У нас очень интересная история, как мы появились, откуда мы взялись. Ээ, мы, э, мы из себя представляем что-то типа комьюнити ML инженеров. То есть мы очень давно большой группой на связи работали в суперразных компаниях, в основном это Бигтех. Разрабатывали сложные алгоритмы ML там для таких компаний, как Google, Microsoft, один эльчик у нас с Порнхаба. Поняли, что это тот рынок, которым мы хотим работать. Это тот рынок, который сейчас готов для emailрешения. Он как раз открыт, ещё не переполнен, и потребность есть. Так появилась майка. На текущий момент мы с продуктами на рынке представлены, мне кажется, около года уже, а, прямо в открытую и продаём решение. Ключевое там ключевой ээ ключевая особенность решений, что каждое решение заточено там на конкретные метрики, на конкретные бизнесовые метрики. Но мы из Бигтеха нас там хорошо дрессировали на то, что любое вообще любой любое действие должно быть направлено на выручку. Собственно, в наших решениях именно такая цель и преследуется. >> Угу. О'кей. А стало чуть-чуть понятнее. Классно, что вы из больших компаний. Отдельно хочется выделить Pornhub. Большое спасибо этому человеку. Хорошие рекомендации, проверены. О'кей. Давай вернёмся к крайнему кейсу вашему про поиск хайроллеров VIP игроков. А в целом достаточно понятный сам по себе кейс, но хотелось бы поговорить про него более подробно, потому что, ну, одно дело там читать цифры в кейсе, другое дело чек, который непосредственно связан с продуктом. Мм, в одном из чатов, кстати, поднимали историю использования ML и AI решений для випов. И… *(Полный транскрипт на странице видео.)* --- Источник данных: aff.top — открытая база арбитражного коммьюнити. Канонический URL: https://aff.top/videos/anton-cbdo-iz-mico-xairollery-personalizaciia-i-ai-v-igaming