Rivox AI в недвижимости: как застройщики увеличивают количество заявок без роста бюджета

Реклама для застройщиков — одна из самых дорогих в Яндекс.Директ. Стоимость заявки достигает 15 000-40 000 рублей, конкуренция растёт, а количество лидов с сайта падает. При этом большинство девелоперов работают с ограниченными маркетинговыми бюджетами — масштабировать рекламу "в лоб" невозможно.

Большинство застройщиков оптимизируют кампании только по "отправкам форм" — но это всего 3-5% от общего трафика. Остальные 95% посетителей изучают планировки, смотрят фотографии, проверяют локации — и уходят. Возможно, они вернутся через неделю. А возможно, выберут другой ЖК.

Rivox AI помогает застройщикам увидеть весь этот поток — тех, кто интересуется квартирами, но ещё не оставил заявку. Система анализирует поведение на сайте, предсказывает вероятность обращения и передаёт эти данные в Яндекс.Директ. Результат: больше заявок при том же бюджете.

Проблема стандартных рекламных моделей в недвижимости

Недвижимость — специфичная ниша. Здесь не работают подходы из eCommerce. Покупка квартиры — это решение на миллионы рублей, которое принимается неделями или месяцами.

Алгоритмы видят только заявку, но не интерес

Типичная ситуация на сайте застройщика:

• 1000 пользователей зашли на сайт
• 420 изучали планировки более 3 минут
• 180 смотрели видеообзоры объекта
• 95 проверяли условия ипотеки
• 32 открывали калькулятор стоимости
• 12 оставили заявку

Рекламная система видит только 12 конверсий. Остальные 988 пользователей классифицируются как "не конвертировались". Но среди них сотни людей, которые реально интересуются покупкой — просто ещё не готовы к контакту.

Значительная часть тёплого трафика игнорируется

Пользователь, который трижды вернулся на сайт, изучил планировку конкретной квартиры, посмотрел видео района и проверил ипотечный калькулятор — это "горячий" лид. Но для рекламной системы он "не конвертировался". Директ не знает о его интересе.

Результат: бюджет тратится на широкую аудиторию, а реально заинтересованные люди остаются без внимания.

Кампании теряют эффективность

При малом количестве заявок автостратегии не могут обучиться:

• 6-12 заявок в месяц — недостаточно для машинного обучения
• Алгоритм работает "наугад", не понимая закономерностей
• CPA растёт, качество трафика падает
• Бюджет расходуется неэффективно

Оптимизация сводится к догадкам

Без данных о поведении маркетолог вынужден оптимизировать кампании "вручную":

• Отключает ключевые слова по интуиции
• Корректирует ставки на основе CTR
• Тестирует объявления методом проб и ошибок

Это работает, но медленно и с высокими рисками. Каждая ошибка стоит десятки тысяч рублей.

Как Rivox AI помогает застройщикам

Rivox AI решает проблему "невидимого интереса". Система анализирует поведение всех посетителей сайта и понимает, кто реально заинтересован в покупке квартиры.

Анализ поведения на сайте застройщика

SDK Rivox фиксирует специфичные для недвижимости действия:

• Просмотры планировок: какие квартиры изучает, сколько времени
• Просмотр галерей и видео: смотрит ли видеообзоры, сколько процентов
• Возвраты к конкретным квартирам: возвращается ли к одному объекту
• Наведение курсора на цену: проверяет ли стоимость, условия
• Переходы в разделы: расположение, инфраструктура, ипотека
• Работа с калькулятором: рассчитывает ли ипотеку, на какую сумму

Каждое действие — это сигнал о степени интереса.

Определение близости к решению

Алгоритм оценивает, насколько пользователь близок к решению о покупке:

• Низкий интерес: бегло просмотрел 2-3 планировки, ушёл через минуту
• Средний интерес: изучил несколько квартир, посмотрел фото
• Высокий интерес: вернулся к одной квартире трижды, смотрел видео, проверял ипотеку
• Готов к контакту: взаимодействовал с формой, открыл калькулятор, изучил условия покупки

ML-модель вычисляет Purchase Intent Score для каждого пользователя — вероятность того, что он оставит заявку.

Виртуальные конверсии на основе поведения

Когда система фиксирует паттерн "заинтересованного покупателя", она отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику.

Например, паттерн "готового к заявке" клиента:

• Трижды вернулся к одной квартире
• Посмотрел видеообзор объекта минимум 70% длительности
• Изучал планировку более 2 минут
• Открыл карту локации и проверил инфраструктуру

Этот паттерн характерен для 82% пользователей, которые в итоге оставляют заявку. Система фиксирует виртуальную конверсию и передаёт сигнал в Директ.

Обучение рекламы на реальном интересе

Яндекс.Директ получает сигналы от Rivox AI и начинает понимать:

• Какие пользователи реально заинтересованы
• Из каких источников приходят качественные клиенты
• В какое время конверсия выше
• Какие объявления привлекают целевую аудиторию

Автостратегия корректирует показы, фокусируясь на качественных сегментах. Тот же бюджет работает эффективнее.

Результаты у застройщиков

Внедрение Rivox AI даёт девелоперам конкретные измеримые результаты.

Рост количества заявок на 40-60%

При том же рекламном бюджете застройщики получают значительно больше заявок:

• Автостратегия обучается быстрее
• Бюджет фокусируется на заинтересованных пользователях
• Конверсия из клика в заявку растёт
• Количество лидов увеличивается на 40-60%

Снижение CPA на 25-35%

Стоимость заявки падает, потому что реклама перестаёт тратить бюджет на случайный трафик:

• Меньше показов "холодной" аудитории
• Больше фокуса на тех, кто изучает конкретные квартиры
• Выше конверсия
• CPA снижается на 22-35%

Подробнее: Как Rivox AI снижает CPA.

Ускорение обучения кампаний в 3 раза

Стандартный срок обучения автостратегии для недвижимости — 6-8 недель (из-за малого количества конверсий). С Rivox AI:

• Первые результаты — через 5-7 дней
• Стабильная работа — через 10-14 дней
• Обучение в 3-4 раза быстрее стандарта

Рост качества обращений

Не просто больше заявок — больше качественных заявок:

• Доля обращений, дошедших до показа объекта, растёт на 35-55%
• Конверсия в сделку увеличивается в 1,6-2 раза
• Меньше "исследователей", больше реальных покупателей
• Отдел продаж работает эффективнее

Кейсы из практики

Технология Rivox AI проверена на реальных проектах застройщиков с разным масштабом и позиционированием.

Binayah: застройщик премиум-класса

Проблема: длинный цикл сделки (3-6 месяцев), мало заявок (6-8 в месяц), высокий CPA (40 000₽).

Решение: Rivox AI начал анализировать, как потенциальные покупатели изучают объекты.

Паттерн "заинтересованного покупателя":

• Трижды возвращался к одной квартире в течение 2-7 дней
• Смотрел видеообзор объекта минимум 70% длительности
• Изучал планировку более 2 минут
• Проверял карту локации и инфраструктуру района

Результаты:

• Рост качественных лидов на 133% (с 7 до 16 заявок в месяц)
• CPA снизился на 27% (с 40 000₽ до 29 200₽)
• Конверсия в показ объекта выросла с 38% до 61%
• Срок обучения автостратегии сократился с 6 недель до 10 дней

Подробнее: Кейс Binayah.

Региональный застройщик

Проблема: высокая конкуренция, ограниченный бюджет, нестабильный поток заявок.

Решение: виртуальные конверсии на основе паттернов "изучение ЖК" + "проверка условий покупки" + "возвраты к квартирам".

Результаты:

• ROI вырос на 31%
• Конверсии увеличились в 1,9 раза
• CPA снизился на 24%
• Качество трафика улучшилось — время на сайте ↑52%

Крупный девелопер

Проблема: много заявок, но низкая конверсия в показы. Большинство обращений — "исследователи" рынка.

Решение: Rivox AI научился различать качественный и случайный трафик по паттернам поведения.

Результаты:

• 80% заявок стали "тёплыми" (было 45%)
• Конверсия в показ выросла с 42% до 73%
• CPA снизился на 29%
• Отдел продаж стал работать в 2 раза эффективнее

Как это работает технически

За простотой использования стоит серьёзная инженерная инфраструктура, оптимизированная под специфику недвижимости.

SDK собирает до 500 сигналов

После установки JavaScript-кода на сайт, Rivox начинает фиксировать действия пользователей:

• Какие планировки изучает
• Сколько времени проводит на каждой
• Смотрит ли фото и видео
• Проверяет ли условия покупки и ипотеку
• Возвращается ли к конкретным квартирам
• Взаимодействует ли с калькулятором

Всё это — анонимные поведенческие метрики. Без персональных данных, без cookie третьих сторон.

Rivox Neural Engine определяет Purchase Intent Score

Нейросетевая модель обрабатывает собранные данные и вычисляет вероятность обращения:

• Score 0-30: случайный посетитель
• Score 30-60: изучает рынок
• Score 60-85: заинтересован в конкретном объекте
• Score 85-100: готов к контакту

Модель принимает решение на основе комбинации сигналов, а не одного действия.

Виртуальные конверсии передаются в Яндекс.Метрику

Когда Purchase Intent Score превышает 75%, система отправляет виртуальную конверсию. Яндекс.Директ получает сигнал: "этот пользователь заинтересован в покупке квартиры".

Автостратегия начинает работать точнее:

• Показывает рекламу пользователям с похожим поведением
• Корректирует ставки в пользу качественных сегментов
• Фокусируется на тех, кто изучает конкретные объекты
• Отсекает случайный трафик

Алгоритм работает на данных, а не на догадках

Теперь вместо 8 заявок в месяц Яндекс.Директ получает 8 реальных + 75 виртуальных = 83 события для обучения. Это в 10 раз больше.

Автостратегия видит закономерности, понимает, какой трафик качественный — и начинает работать точно.

Почему Rivox AI особенно эффективен в недвижимости

Недвижимость — идеальная ниша для применения поведенческого скоринга. Почему?

Большие чеки → длинный путь клиента → мало заявок

Чем дороже покупка, тем дольше клиент принимает решение:

• Средний цикл решения о покупке квартиры — 2-6 месяцев
• Пользователь изучает десятки объектов
• Возвращается к сайту 5-10 раз
• Оставляет заявку только когда готов к контакту

Весь этот путь — ценнейшая информация. Но классическая аналитика её не видит. Rivox AI — видит.

Rivox компенсирует недостаток данных

Типичный застройщик получает 6-12 заявок в месяц. Для машинного обучения это ничто. Rivox AI создаёт дополнительный поток данных:

• 10 реальных заявок в месяц
• + 90 виртуальных конверсий
• = 100 событий для обучения
• Это критическая масса для эффективной работы алгоритмов

Чем дольше цикл сделки, тем ценнее поведенческий скоринг

В товарах с коротким циклом (eCommerce) пользователь может купить импульсивно. В недвижимости каждое решение взвешенное. Люди изучают, сравнивают, возвращаются.

Именно это поведение анализирует Rivox AI. Система видит не импульс, а осознанный интерес — и это даёт максимально точные прогнозы.

Реклама застройщиков становится предсказуемой

Вместо "будем надеяться на лучшее" вы получаете:

• Понимание, сколько заявок принесёт бюджет
• Контроль качества трафика
• Прогнозируемый CPA
• Стабильные результаты без колебаний

Реклама перестаёт быть "лотереей" и становится управляемым инструментом роста.

Заключение: новая эра маркетинга в недвижимости

Rivox AI помогает застройщикам выйти за пределы классической аналитики "по заявкам". Благодаря поведенческим данным и нейросетевому анализу система понимает, кто готов купить квартиру, даже если человек ещё не нажал кнопку "Оставить заявку".

Ключевые результаты для застройщиков:

• Рост количества заявок на 40-60% без увеличения бюджета
• Снижение CPA на 25-35%
• Ускорение обучения кампаний в 3-4 раза
• Рост качества обращений — больше реальных покупателей
• Предсказуемость результатов

Система работает без сложных интеграций, без передачи персональных данных, без зависимости от внешних сервисов. Установили SDK на сайт — через неделю получили первые виртуальные конверсии. Через 2 недели — рост заявок. Через месяц — стабильное снижение CPA.

Если ваш проект недвижимости тратит много на рекламу, но заявок мало, CPA высокий, а автостратегии не обучаются — возможно, проблема не в бюджете или конкуренции, а в том, что реклама не видит 95% заинтересованных пользователей, которые изучают ваши объекты.

Подключить Rivox AI для недвижимости

Или изучите детально, как застройщик Binayah увеличил количество заявок на 133% без роста рекламного бюджета благодаря технологии виртуальных конверсий.