Реклама в Яндекс.Директ становится всё сложнее — растёт конкуренция, увеличивается стоимость клика, а качество трафика падает. Большинство систем работают на устаревших логиках автостратегий, оптимизируя кампании по базовым метрикам: клики, показы, простые конверсии.
Rivox AI использует принципиально иной подход — нейросетевой анализ поведенческих данных и динамическое обучение модели. Система принимает решения точнее, чем классические алгоритмы, потому что видит реальные намерения пользователей, а не только их действия.
Почему классические автостратегии перестали быть эффективными
Автостратегии Яндекс.Директ работают по простому принципу: анализируют клики и конверсии, затем корректируют ставки. Этот подход имел смысл 5 лет назад, когда конкуренция была ниже, а пользовательское поведение — предсказуемее.
Основные проблемы автостратегий
- Не учитывают реальные намерения: система видит только клик, но не понимает, насколько пользователь заинтересован в покупке
- Обучаются только на заявках: если конверсий мало (менее 30 в месяц), алгоритм работает вслепую
- Игнорируют поведенческие паттерны: как пользователь скроллит, кликает, сравнивает — всё это остаётся за кадром
- Перераспределяют бюджет неэффективно: деньги уходят на широкий охват, а не на качественных посетителей
Пример из практики: кампания показывает рост CTR с 2% до 5%, но конверсии не увеличиваются. Автостратегия считает это успехом и повышает ставки. В результате — рост расходов без роста продаж.
Как Rivox AI решает эту проблему
Rivox AI работает на уровне микроповедения. Система анализирует не только то, куда кликнул пользователь, но и как он это сделал — насколько внимательно изучал страницу, сколько времени провёл на ключевых блоках, вернулся ли к товару повторно.
Технология поведенческого скоринга
Rivox AI отслеживает более 500 поведенческих сигналов в режиме реального времени:
- Паттерны скролла: глубина прокрутки, скорость, остановки на контенте
- Микрокликовые взаимодействия: клики по кнопкам, изображениям, переключение вкладок
- Фокус внимания: время задержки взгляда на ценах, характеристиках, отзывах
- Повторные действия: возврат к товарам, сравнение, добавление в избранное
На основе этих данных модель определяет вероятность покупки (score) для каждого пользователя. Когда score превышает пороговое значение, система передаёт виртуальную цель в Яндекс.Метрику.
Интеграция с Яндекс.Директ
Яндекс.Директ начинает обучаться на "тёплых" сигналах — даже если пользователь не оставил заявку. Это даёт автостратегии в 3-5 раз больше данных для обучения. Результат:
- Автостратегия быстрее понимает, кто реально готов купить
- Бюджет перераспределяется на качественный трафик
- CPA снижается на 20-35% при том же объёме конверсий
- Кампании обучаются в 2-3 раза быстрее стандартного срока
Как это работает технически
Rivox SDK собирает поведенческие данные на сайте → ML-модель рассчитывает score → при достижении порога срабатывает ym('reachGoal', 'rivox_intent') → Яндекс.Метрика передаёт событие в Директ → автостратегия корректирует ставки с учётом новых сигналов.
Машинное обучение внутри Rivox AI
Rivox AI использует собственную ML-инфраструктуру, разработанную специально для задач поведенческого скоринга в eCommerce. Это не готовое решение из внешних сервисов — это нейросетевая архитектура, обученная на миллионах пользовательских сессий.
Архитектура ML-ядра
Система построена на гибриде алгоритмов:
- LightGBM: градиентный бустинг для быстрого анализа структурированных признаков
- Поведенческая нейросеть: рекуррентные слои для анализа последовательностей действий
- Механизм внимания (attention): определяет, какие действия наиболее значимы для предсказания покупки
- Адаптивное переобучение: модель пересчитывает веса признаков каждые 24 часа
Адаптация под сезонность и источники трафика
Алгоритм автоматически учитывает контекст:
- Трафик из Директа ведёт себя иначе, чем органический — модель это различает
- Поведение в распродажу и в обычные дни отличается — веса признаков перестраиваются
- Мобильные и десктопные пользователи имеют разные паттерны — модель учитывает устройство
- Первый визит и повторный визит — разные сценарии с разными триггерами
Всё это происходит автоматически. Вам не нужно настраивать модель вручную — она адаптируется под ваш бизнес самостоятельно.
Кейсы и реальные результаты
Технология работает не в теории — она проверена на десятках eCommerce-проектов с разными нишами и масштабами бюджетов.
eCommerce: интернет-магазин парфюмерии
Задача: снизить CPA, не теряя объём заявок. Средняя стоимость заявки — 1200 рублей, автостратегия не обучается из-за малого количества конверсий (12-15 в неделю).
Решение: интеграция Rivox AI, запуск виртуальных целей на основе поведенческого скоринга. За первую неделю система передала 78 виртуальных конверсий — в 5 раз больше, чем реальных заявок.
Результат: CPA снизился с 1200 до 860 рублей (↓31%), конверсия выросла в 1,8 раза. Экономия — 50 000 рублей в месяц при том же бюджете. Подробнее о кейсе.
Недвижимость: застройщик премиум-класса
Задача: ускорить обучение кампаний. Средний цикл продажи — 3 месяца, конверсий на старте — 2-3 в месяц. Автостратегия не может обучиться за разумное время.
Решение: Rivox AI начал передавать виртуальные конверсии на этапе "изучение планировок" и "просмотр видео объекта" — действия, которые коррелируют с покупкой.
Результат: обучение кампаний ускорено в 3,5 раза. Вместо 6 недель — 10 дней. CPA на этапе заявки снизился на 24%. ROI вырос на 27%.
B2B-сегмент: SaaS-платформа
Задача: выделить качественных лидов из общего потока трафика. Много "исследователей", мало реальных покупателей.
Решение: Rivox AI выявил паттерны поведения "покупателей" (сравнение тарифов, переходы в раздел интеграций, изучение кейсов) и начал передавать виртуальные цели только на этих пользователей.
Результат: качество трафика выросло — доля реальных заявок увеличилась на 34%. Бюджет перераспределился на "тёплую" аудиторию. Итоговый ROI вырос на 27%.
Почему Rivox AI работает лучше других решений
Многие маркетологи слышали о поведенческой аналитике, но на рынке мало кто предлагает готовое решение для оптимизации Яндекс.Директ. Rivox AI выделяется несколькими ключевыми преимуществами:
Не требует интеграции с CRM
Большинство систем аналитики требуют передачи данных о продажах из CRM. Это создаёт технические сложности, замедляет внедрение и часто нарушает конфиденциальность данных. Rivox AI работает полностью на поведенческих данных — ему не нужно знать, кто купил и на какую сумму. Система анализирует только то, как пользователи ведут себя на сайте.
Полная совместимость с Яндекс.Метрикой
Rivox AI интегрирован с Яндекс.Метрикой "из коробки". Виртуальные цели передаются через стандартный API ym('reachGoal', ...), а значит:
- Яндекс.Директ видит эти цели как обычные конверсии
- Не нужно настраивать дополнительные интеграции
- Всё работает в привычном интерфейсе Метрики
- Вы сохраняете контроль над всеми настройками
Соответствие 152-ФЗ
Rivox AI не использует cookie-трекинг третьих сторон и не собирает персональные данные. Система анализирует только анонимные поведенческие метрики. Это соответствует требованиям российского законодательства о персональных данных. Подробнее о соответствии 152-ФЗ.
Адаптация под тип бизнеса
ML-модель Rivox AI настраивается автоматически под специфику вашего сайта:
- eCommerce: акцент на действия с корзиной, просмотр товаров, сравнение
- Финтех: изучение условий, калькуляторы, переходы на форму заявки
- Недвижимость: просмотр планировок, видео объектов, запрос прайса
- B2B: изучение кейсов, сравнение тарифов, переходы в раздел интеграций
Вам не нужно вручную настраивать признаки — система определяет их сама, анализируя поведение конвертирующихся пользователей.
Техническая документация
Хотите понять, как устроена ML-модель Rivox AI? Изучите детальное описание архитектуры, признаков и алгоритма обучения в разделе Техническая документация ML-модели.
Что получает маркетолог
Внедрение Rivox AI даёт маркетологу и владельцу бизнеса конкретные измеримые преимущества, которые отражаются на KPI и бюджете.
Снижение стоимости заявки
CPA снижается на 20-35% за счёт того, что автостратегия обучается на качественных сигналах. Вместо 30 реальных заявок в месяц Директ получает 150+ виртуальных конверсий — и учится в 5 раз быстрее.
Быстрое обучение автостратегий
Стандартный срок обучения автостратегии — 4-6 недель. С Rivox AI этот срок сокращается до 10-14 дней. Вы быстрее выходите на стабильные результаты и меньше рискуете бюджетом на этапе запуска.
Контроль за качеством трафика
Вы видите не только количество кликов, но и качество поведения. Rivox AI показывает, какие кампании приводят заинтересованных пользователей, а какие — случайный трафик. Это позволяет перераспределять бюджет более осознанно.
Видимость "скрытых намерений"
Большинство пользователей не оставляют заявку сразу — они изучают, сравнивают, возвращаются. Классическая аналитика видит их как "отказы". Rivox AI видит их как потенциальных покупателей и помогает Директу настроить показы именно на таких пользователей.
Заключение: шаг в будущее рекламных технологий
Rivox AI — это не просто инструмент аналитики. Это система принятия решений, основанная на нейросетевом анализе поведения и машинном обучении. Компания создаёт собственные ML-модели, обучающиеся на миллионах пользовательских действий, чтобы бизнесы могли снижать CPA, не теряя качество трафика.
Технология уже работает в десятках eCommerce-проектов, помогая маркетологам оптимизировать Яндекс.Директ точнее и быстрее, чем классические автостратегии.
Ключевые преимущества:
- Снижение CPA на 20-35% без изменения бюджета
- Ускорение обучения кампаний в 3-5 раз
- Полная интеграция с Яндекс.Метрикой
- Соответствие 152-ФЗ, без сбора персональных данных
- Автоматическая адаптация под специфику бизнеса
Если ваши автостратегии не обучаются из-за малого количества конверсий, если CPA растёт, а качество трафика падает — возможно, пора попробовать подход, основанный на поведенческом скоринге и нейросетевом анализе.
Подключить Rivox AI к Яндекс.ДиректИли изучите детально, как работают виртуальные конверсии и почему они меняют правила игры в контекстной рекламе.