Как Rivox AI предсказывает конверсии до того, как пользователь нажал кнопку

Реклама больше не строится только на кликах и заявках. Современные алгоритмы научились видеть то, чего раньше не существовало в метриках — намерения пользователей. Rivox AI распознаёт паттерны поведения и предсказывает конверсии до того, как пользователь совершит целевое действие.

Это не фантазия и не теория. Это реально работающая система, которая анализирует 500+ сигналов поведения за одну сессию и с точностью до 87% определяет, кто купит в течение ближайших 7 дней. Даже если пользователь ещё не нажал кнопку "Купить".

Для бизнеса это даёт уникальное преимущество: вы обучаете Яндекс.Директ не на "прошлом поведении" (кто уже купил), а на будущем намерении (кто купит). Автостратегии получают в 10 раз больше данных для обучения — и начинают работать точнее, быстрее, эффективнее.

Проблема классических моделей конверсий

Все рекламные алгоритмы зависят от исторических данных. Яндекс.Директ анализирует, кто конвертировался в прошлом, и пытается найти похожих пользователей. Но у этого подхода есть фундаментальное ограничение.

Все рекламные алгоритмы зависят от прошлых данных

Классическая логика работы автостратегий:

• Пользователь кликнул на объявление
• Пользователь оставил заявку
• Система запоминает характеристики этого пользователя
• Алгоритм ищет похожих и показывает им рекламу

Проблема: система видит только результат, но не процесс. Она не знает, что пользователь делал на сайте перед заявкой, сколько раз возвращался, какие товары изучал. Алгоритм работает с неполными данными.

Чтобы улучшить кампанию, нужно накопить заявки

Машинное обучение требует минимум 30-50 конверсий для выявления закономерностей. Если у вас 10-15 заявок в неделю:

• Нужно ждать 2-3 недели для накопления данных
• Всё это время автостратегия работает "наугад"
• Бюджет тратится неэффективно
• Каждое изменение требует нового цикла обучения

Цикл обучения затягивается на 4-6 недель. Это долго, дорого, рискованно.

Пользователи проявляют интерес, не оставляя заявку

Большинство покупателей не совершают целевое действие в первый визит:

• 67% изучают товар несколько дней перед покупкой
• 54% добавляют товар в избранное, но не покупают сразу
• 42% начинают оформление, но откладывают решение
• 38% возвращаются на сайт 3-5 раз

Все эти пользователи — потенциальные покупатели. Но для классической аналитики они "не конвертировались". Реклама теряет их.

Реклама не умеет "угадывать" намерение

Классические алгоритмы работают реактивно: событие произошло → система запомнила → ищем похожие ситуации. Они не умеют работать проактивно: предсказывать, что произойдёт дальше.

Результат: вы тратите бюджет на широкую аудиторию, надеясь, что среди тысячи кликов будет несколько заявок. Это неэффективно.

Как Rivox AI научился предсказывать конверсии

Rivox AI работает принципиально иначе. Система не ждёт конверсии — она предсказывает её на основе анализа поведения пользователя в реальном времени.

Анализ 500+ сигналов поведения за сессию

Каждая сессия пользователя — это сотни микрособытий, которые фиксирует Rivox AI:

• Скорость прокрутки: быстрый скролл = беглый просмотр, медленный = внимательное изучение
• Переходы между товарами: хаотичные vs целенаправленные
• Глубина взаимодействия: кликает ли на характеристики, отзывы, фото
• Частота возвратов: возвращается ли к одному товару несколько раз
• Паузы между действиями: задумывается ли, сравнивает ли варианты
• Фокус на элементах: наведение курсора на кнопки, цены, условия доставки

Каждый сигнал фиксируется с временной меткой и контекстом. Система видит не просто "что пользователь сделал", но "как он это сделал" и "в какой последовательности".

ML-модель вычисляет Purchase Probability Score

Собранные сигналы передаются в нейросетевую модель. Алгоритм обрабатывает их и вычисляет Purchase Probability Score — вероятность покупки в процентах:

• 0-25%: случайный посетитель, низкая вероятность
• 25-50%: изучает товары, средний интерес
• 50-75%: сравнивает варианты, готовится к решению
• 75-100%: высокое намерение, готов купить

Модель принимает решение не на основе одного действия, а на основе паттерна — комбинации сигналов, которая характерна для покупателей.

Виртуальная конверсия фиксируется до клика

Когда Purchase Probability Score превышает 75%, Rivox AI отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Это происходит до того, как пользователь нажал кнопку "Купить" или оформил заказ.

Система говорит: "этот пользователь демонстрирует поведение, характерное для покупателей, с вероятностью 84% он конвертируется в течение 7 дней".

Яндекс.Директ получает этот сигнал и начинает обучаться на нём. Автостратегия запоминает: пользователи с таким поведением ценны, нужно показывать им рекламу активнее.

Технология под капотом

Предсказание конверсий — это не "магический алгоритм". Это инженерное решение, основанное на современных ML-технологиях.

Гибрид нейросетевого скоринга и бустинговых моделей

В основе Rivox AI лежит многослойная архитектура:

• Нейросетевой скоринг (LSTM + Attention): анализ последовательностей действий
• Gradient Boosting (LightGBM): работа со структурированными признаками
• Вероятностные модели: расчёт Purchase Probability Score
• Ансамблевое обучение: комбинация моделей для максимальной точности

Каждый компонент решает свою задачу, финальное решение принимается на основе "голосования" всех моделей.

Rivox Neural Engine строит вероятностное распределение

Алгоритм Rivox Neural Engine анализирует исторические данные и строит вероятностное распределение:

• Какие паттерны поведения чаще приводят к заявке
• Какие комбинации действий имеют наибольший вес
• Какие последовательности характерны для покупателей
• Какие временные интервалы между действиями оптимальны

Система не "угадывает" — она рассчитывает вероятности на основе статистики миллионов сессий.

Переобучение каждые 12 часов

Модель не статична. Она постоянно обучается на новых данных:

• Каждые 12 часов пересчитываются веса признаков
• Адаптация под сезонность (распродажи, праздники)
• Учёт изменений в аудитории
• Коррекция на основе реальных результатов

Если пользователь с высоким Score действительно купил — модель усиливает вес этого паттерна. Если не купил — вес снижается. Система самообучается и становится точнее со временем.

Собственная ML-инфраструктура

Все вычисления выполняются на серверах Rivox. Нет использования сторонних API, облачных платформ, внешних ML-сервисов:

• Латентность < 50 мс — мгновенные прогнозы
• Полная конфиденциальность данных
• Независимость от внешних факторов
• Масштабируемость под любые нагрузки

Пример: как модель "угадывает" покупателя

Разберём реальный сценарий из практики Rivox AI.

Сессия пользователя

Пользователь заходит на сайт интернет-магазина:

• Проводит 5 минут на странице товара
• Внимательно читает описание (скролл медленный, с остановками)
• Просматривает все фото в галерее
• Трижды наводит курсор на кнопку "Купить", но не кликает
• Открывает условия доставки
• Возвращается к товару через 2 дня
• Снова изучает фото и отзывы

Что видит Rivox AI

Система фиксирует паттерн:

• Глубокое изучение товара (5 минут + медленный скролл) = высокий интерес
• Просмотр всех фото = внимательная оценка
• Множественные наведения на "Купить" = готовность, но сомнения
• Проверка условий доставки = подготовка к покупке
• Повторный визит через 2 дня = устойчивый интерес

ML-модель вычисляет Purchase Probability Score = 78%.

Система создаёт виртуальную конверсию

Rivox AI отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику во время второго визита — ещё до того, как пользователь добавил товар в корзину.

Через день тот же пользователь оформляет заказ. Модель оказалась права с точностью 87%.

Что происходит дальше

Яндекс.Директ получает сигнал: "пользователи с таким паттерном поведения конвертируются". Автостратегия начинает искать похожих:

• Показывает рекламу пользователям, которые долго изучают товары
• Повышает ставки на тех, кто возвращается на сайт
• Фокусируется на качественном трафике
• Отсекает случайные клики

Реклама обучилась на намерении, а не на факте покупки. Это критическая разница.

Почему это революция для рекламы

Предсказательная аналитика меняет саму парадигму работы с рекламой. Вместо реакции на прошлые события — прогнозирование будущих.

Алгоритм видит "будущее" поведения

Классическая аналитика говорит: "этот пользователь купил вчера". Предсказательная аналитика говорит: "этот пользователь купит завтра с вероятностью 82%".

Это качественный скачок. Вы больше не ждёте, пока событие произойдёт — вы знаете, что оно произойдёт, и действуете проактивно.

Реклама ориентируется на вероятность покупки

Вместо бинарной логики "купил/не купил" автостратегия получает градации намерений:

• Пользователь с Score 15% — низкий приоритет, минимальные ставки
• Пользователь с Score 50% — средний приоритет, стандартные ставки
• Пользователь с Score 85% — высокий приоритет, максимальные ставки

Бюджет распределяется точнее. Деньги идут на тех, кто реально готов купить.

Ускорение обучения автостратегий

Когда Яндекс.Директ получает виртуальные конверсии, объём данных для обучения вырастает в 10-15 раз:

• Было: 15 конверсий в неделю
• Стало: 15 реальных + 135 виртуальных = 150 событий
• Срок обучения сокращается с 4-6 недель до 7-10 дней
• Автостратегия выходит на эффективную работу в 4 раза быстрее

Снижение CPA на 25-40%

Когда система понимает, кто реально заинтересован, она перестаёт тратить бюджет на случайный трафик:

• Средний проект: CPA ↓ на 28%
• eCommerce: CPA ↓ на 30-40%
• B2B: CPA ↓ на 22-30%

Подробнее о механизме снижения CPA: CPA в Яндекс.Директ.

Стабильные результаты даже при малом объёме лидов

Раньше эффективная оптимизация была доступна только бизнесам с сотнями конверсий. Теперь даже при 10-15 заявках в неделю вы можете обучать автостратегии так же эффективно, как крупные рекламодатели.

Где это уже работает

Технология предсказания конверсий проверена на реальных проектах с разными нишами и спецификой.

Недвижимость: точность прогноза 82%

Проект в сегменте недвижимости. ML-модель анализирует, как пользователи изучают планировки и локации:

• Если пользователь трижды возвращается к одной квартире
• Смотрит видеообзор больше 70% длительности
• Изучает планировку более 2 минут
• Проверяет карту локации и инфраструктуру

Вероятность заявки = 82%. Система фиксирует виртуальную конверсию. И в 82% случаев пользователь действительно оставляет заявку в течение недели.

Подробнее: Кейс Binayah.

eCommerce: 73% покупателей идентифицируются заранее

Интернет-магазин парфюмерии. Rivox AI анализирует паттерны покупателей:

• 73% покупателей идентифицируются ещё до добавления товара в корзину
• Модель предсказывает покупку за 1-3 дня до оформления
• Виртуальные конверсии передаются в Директ
• CPA снизился на 38%, конверсия выросла в 3,8 раза

Образование: 61% "тёплых" лидов до заполнения формы

Онлайн-школа. Rivox AI фиксирует паттерны заинтересованных пользователей:

• Изучение программы курса
• Просмотр отзывов учеников
• Проверка стоимости и условий рассрочки
• Возврат на сайт через 1-2 дня

61% таких пользователей оставляют заявку в течение недели. Система предсказывает их намерение и передаёт виртуальные конверсии в рекламу.

Подробнее: Кейс Lerna.

Заключение: от реакции к предсказанию

Предсказательная аналитика — это не теория и не будущее. Это реальность, которая работает прямо сейчас на десятках eCommerce-проектов.

Rivox AI видит закономерности, которые человек не способен заметить. Система анализирует миллионы сессий, выявляет паттерны поведения покупателей и превращает каждый визит на сайт в сигнал для обучения рекламы.

Результат:

• Автостратегии обучаются в 3-5 раз быстрее
• CPA снижается на 25-40%
• Качество трафика растёт
• Реклама начинает понимать пользователей до их действий

Rivox AI превращает рекламу из системы "ждём заявок и учимся на них" в систему "предсказываем намерения и действуем проактивно". Благодаря этому рекламные системы учатся понимать пользователей до их действий — и это меняет всё.

Если ваша реклама обучается медленно, CPA высокий, а автостратегии не дают стабильных результатов — возможно, проблема в том, что система работает на устаревшей парадигме "реакции на прошлое", а не "предсказания будущего".

Подключить предсказательную аналитику Rivox AI

Или изучите детально, как Rivox AI обучает рекламные системы лучше, чем классические автостратегии Яндекса.