Оставляйте заявку, чтобы
попасть на бесплатную
демо-встречу
Главная Rivox / Медиа / Машинное обучение в рекламе
«Машинное обучение не заменяет маркетолога — оно делает его суперсилой. ИИ видит закономерности там, где человек видит хаос, и принимает решения со скоростью, недоступной людям.»

Машинное обучение в рекламе: как ИИ оптимизирует кампании

Рекламная индустрия кардинально изменилась за последние 5 лет. Если раньше успех зависел от интуиции и опыта маркетолога, то сегодня побеждают те, кто умеет использовать данные и машинное обучение.

ИИ анализирует миллионы сигналов каждую секунду, предсказывает поведение пользователей и автоматически оптимизирует рекламу для достижения максимальной эффективности.

ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В РЕКЛАМЕ

Машинное обучение в рекламе — это использование алгоритмов искусственного интеллекта для автоматической оптимизации рекламных кампаний на основе данных о поведении пользователей.

В отличие от традиционного подхода, где маркетолог вручную настраивает ставки и таргетинг, ИИ:

Анализирует тысячи факторов одновременно
Обучается на исторических данных
Предсказывает вероятность конверсии
Автоматически корректирует стратегии
Работает 24/7 без перерывов

Где применяется машинное обучение в рекламе

01
Предсказание конверсий
ИИ анализирует поведенческие сигналы и предсказывает, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку.
02
Автоматические ставки
Алгоритмы в реальном времени корректируют ставки для каждого аукциона, максимизируя ROI при заданном бюджете.
03
Таргетинг аудитории
ML находит похожих пользователей (lookalike) и расширяет аудиторию, сохраняя качество трафика.
04
Креативная оптимизация
ИИ тестирует разные комбинации заголовков, текстов и изображений, выбирая наиболее эффективные варианты.
05
Атрибуция
ML анализирует customer journey и правильно распределяет влияние разных каналов на конечную конверсию.
06
Fraud-детекция
Алгоритмы выявляют мошеннические клики и защищают бюджет от некачественного трафика.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИИ В РЕКЛАМЕ

1. Скорость принятия решений

Человек может проанализировать десятки факторов и принять решение за минуты. ИИ анализирует тысячи параметров и принимает решение за миллисекунды — прямо во время аукциона.

2. Обработка больших объёмов данных

ML-модели способны одновременно учитывать сотни переменных: время дня, устройство, геолокацию, историю покупок, поведенческие сигналы и многое другое.

3. Непрерывное обучение

Алгоритмы постоянно адаптируются к изменениям: новым трендам, сезонности, поведению конкурентов. Человек не может работать 24/7, а ИИ — может.

⚡ В 1000 раз быстрее — принятие решений в режиме реального времени
🧠 Больше факторов — учёт сотен переменных одновременно
📈 Постоянное улучшение — модель становится точнее с каждым днём
💰 Экономия ресурсов — автоматизация рутинных задач

Как работает ML в RivoxAI

RivoxAI использует комплексный подход к машинному обучению, создавая персональные модели для каждого интернет-магазина. Процесс состоит из нескольких этапов:

1
Сбор данных
SDK автоматически собирает 193 поведенческих параметра: клики, скроллы, время на странице, последовательность действий.
2
Feature Engineering
Создание новых признаков на основе сырых данных: скорость принятия решений, интенсивность взаимодействия, паттерны поведения.
3
Обучение модели
ИИ анализирует связь между поведением и покупками, создавая персональную модель предсказания для конкретного бизнеса.
4
Валидация
Тестирование модели на исторических данных, проверка точности предсказаний и настройка параметров.
5
Внедрение
Модель начинает работать в реальном времени, создавая виртуальные конверсии для обучения рекламы.
6
Мониторинг
Постоянное отслеживание качества модели и её дообучение на новых данных.

Реальные результаты машинного обучения

Вот как ИИ-оптимизация помогла реальным бизнесам:

🤖 Ритейлер электроники: ML-модель выявила паттерны маржинальных покупателей, увеличив долю прибыльных заказов на 11%
🌸 Магазин цветов Артфлора: ИИ научился предсказывать покупки вне праздничных дат, снизив CPA на 42%
🔧 Сервис ремонта техники: алгоритм определил поведение VIP-клиентов, увеличив средний чек на 45%

Типичные улучшения после внедрения ML:

CPA снижается на 20-40% за счёт точного предсказания конверсий
ROAS растёт на 30-60% благодаря оптимизации ставок
Время на настройку кампаний сокращается в 5-10 раз
Качество трафика улучшается — больше целевых пользователей

Ключевое преимущество ML — способность находить неочевидные закономерности. Например, выяснить, что пользователи с iPhone, которые заходят на сайт вечером в пятницу и сначала смотрят отзывы, покупают в 3 раза чаще.

Типы ML-алгоритмов в рекламе

01
Логистическая регрессия
Простой, но эффективный алгоритм для предсказания вероятности конверсии. Быстро обучается и легко интерпретируется.
02
Random Forest
Ансамбль деревьев решений. Хорошо работает с категориальными признаками и устойчив к выбросам в данных.
03
Gradient Boosting
Мощный алгоритм, который последовательно улучшает предсказания. Часто показывает лучшие результаты на структурированных данных.
04
Нейронные сети
Глубокие модели для сложных паттернов. Эффективны для обработки больших объёмов разнородных данных.
05
Кластеризация
Автоматическое выделение групп похожих пользователей для персонализированного таргетинга.
06
Time Series
Модели для работы с временными рядами: прогнозирование сезонности, трендов, аномалий в данных.

Вызовы и ограничения ML в рекламе

1. Качество данных

ИИ настолько хорош, насколько хороши данные для обучения. Неполные, неточные или смещённые данные приводят к плохим предсказаниям.

2. Cold Start Problem

Новые товары, кампании или аудитории не имеют исторических данных. Модели нужно время, чтобы "прогреться" и начать работать эффективно.

3. Интерпретируемость

Сложные ML-модели работают как "чёрный ящик". Трудно понять, почему алгоритм принял то или иное решение.

4. Переобучение

Модель может слишком хорошо запомнить исторические данные и плохо работать на новых примерах.

Как внедрить ML в свою рекламу

1
Оцените готовность данных
У вас должно быть минимум 1000 конверсий за последние 3 месяца и настроенная аналитика.
2
Выберите подход
Можно начать с готового решения (RivoxAI) или разрабатывать собственные модели.
3
Запустите пилотный проект
Протестируйте ML на небольшой части трафика, сравните результаты с контрольной группой.
4
Мониторьте результаты
Отслеживайте ключевые метрики: CPA, ROAS, качество трафика. Модель может работать по-разному в разные периоды.
5
Масштабируйте
При положительных результатах расширяйте использование ML на другие кампании и каналы.
6
Развивайте экспертизу
Изучайте новые методы, участвуйте в конференциях, экспериментируйте с технологиями.
Инструкция по установке SDK

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ОТ RIVOXAI

RivoxAI — это готовое ML-решение для интернет-магазинов. Мы взяли на себя всю сложную техническую часть: сбор данных, обучение моделей, интеграцию с рекламными платформами.

Что получаете:

Персональную ML-модель, обученную на данных вашего бизнеса
Автоматический сбор поведенческих сигналов
Передачу предсказаний в Яндекс.Директ в реальном времени
Постоянную оптимизацию и дообучение модели
Подробную аналитику и отчёты

Система начинает показывать результаты уже через 7-14 дней. Не нужны data scientist'ы, сложная инфраструктура или многомесячная разработка.

Готовы внедрить ИИ в свою рекламу?

Получите персональную ML-модель для вашего интернет-магазина и начните экономить на рекламе уже через неделю
Создаём персональную ML-модель за 7 дней
Анализируем 193 поведенческих параметра в реальном времени
Снижаем CPA на 20-40% без потери качества трафика