Rivox AI против слепых автостратегий: почему наши алгоритмы обучаются быстрее и точнее

Автостратегии Яндекс.Директ обещают "умную оптимизацию" рекламных кампаний. Система анализирует данные, корректирует ставки, распределяет бюджет — всё автоматически. Но есть проблема: автостратегии часто действуют вслепую.

Они принимают решения, основываясь только на кликах и редких заявках, игнорируя реальное поведение пользователей. Для алгоритма пользователь, который внимательно изучал товар 10 минут, но не оставил заявку — такой же "неуспех", как случайный клик длительностью 5 секунд.

Rivox AI меняет это. Наши алгоритмы обучаются не на поверхностных метриках, а на миллионах поведенческих сигналов, которые показывают реальные намерения пользователей. Это даёт принципиально другой уровень точности и скорости обучения.

Почему классические автостратегии ошибаются

Автостратегии Яндекс.Директ построены на машинном обучении. Это не просто "правила" — это алгоритмы, которые анализируют данные и принимают решения. Но качество решений напрямую зависит от качества и количества данных.

Они обучаются на слишком малом количестве событий

Типичная ситуация: у вас 15 конверсий в неделю. Для бизнеса это нормально, но для машинного обучения — катастрофически мало. Алгоритму нужны сотни, а лучше тысячи событий, чтобы выявить закономерности.

При малом объёме данных автостратегия не может понять:

• Какие сегменты аудитории действительно конвертируются
• В какое время суток конверсия выше
• Какие источники трафика дают качественных клиентов
• Какие поведенческие паттерны ведут к покупке

Результат — система работает на уровне "случайных предположений", а не точных прогнозов. Ставки корректируются неоптимально, бюджет распределяется неэффективно.

Считают "успехом" только заявку

Для автостратегии существует только два состояния: конверсия произошла или не произошла. Но путь к покупке гораздо сложнее:

• Пользователь изучает сайт несколько дней
• Сравнивает варианты, читает отзывы
• Возвращается к товару 3-4 раза
• Взаимодействует с контентом, но не кликает кнопку "Купить"

Всё это — сигналы высокого намерения. Но автостратегия не видит их. Она видит только финальное действие — заявку. Всё остальное классифицируется как "не конвертировался" и игнорируется.

Не различают реальные намерения пользователя

Два пользователя провели на сайте по 3 минуты. Для автостратегии они одинаковы. Но первый пользователь:

• Внимательно изучил характеристики товара
• Посмотрел отзывы
• Три раза навёл курсор на кнопку "Купить"
• Добавил товар в избранное

А второй пользователь:

• Хаотично скроллил страницу
• Кликнул на случайные элементы
• Не задерживался ни на одном блоке
• Ушёл через 10 секунд после последнего клика

Первый пользователь — "горячий" лид. Второй — случайный посетитель. Но автостратегия не видит разницы. Оба записаны как "не конвертировались" — и система считает, что показывать рекламу таким пользователям неэффективно.

В итоге: автостратегии "перекармливаются" шумом

Когда алгоритм не различает качественный и случайный трафик, он начинает принимать неверные решения:

• Занижает ставки по сегментам с высоким намерением (потому что "они не конвертируются")
• Завышает ставки по широким низкокачественным сегментам (потому что там иногда случайно происходит конверсия)
• Перераспределяет бюджет на холодную аудиторию
• Не видит паттернов, которые реально ведут к покупке

Результат — CPA растёт, качество трафика падает, эффективность рекламы снижается.

Подход Rivox AI: обучение на поведенческих сигналах

Rivox AI решает проблему "слепых автостратегий" принципиально другим способом. Мы не ждём заявок — мы анализируем поведение и передаём в рекламные системы сигналы о намерениях пользователей.

Анализ поведения каждого пользователя

Система Rivox AI отслеживает детальное поведение на сайте:

• Глубина скролла: насколько внимательно изучает контент
• Паттерны кликов: на какие элементы кликает, в каком порядке
• Время взаимодействия: сколько времени проводит на ключевых блоках
• Количество возвращений: возвращается ли к товару, сколько раз
• Микродвижения: наведение курсора, задержки на элементах
• Последовательность действий: какой путь проходит пользователь

Каждое действие фиксируется с временной меткой и контекстом. Система понимает не только "что пользователь сделал", но и "как он это сделал" и "в какой последовательности".

Формирование цифрового портрета интереса

На основе собранных данных ML-модель формирует "цифровой портрет" — профиль намерений пользователя. Система классифицирует поведение по стадиям воронки:

• Интерес (Discovery): пользователь только знакомится с сайтом
• Вовлечённость (Engagement): проявляет интерес к конкретным товарам
• Намерение (Intent): сравнивает варианты, готовится к решению
• Покупка (Purchase): высокая вероятность конверсии прямо сейчас

Каждая стадия имеет характерные паттерны поведения. Модель распознаёт эти паттерны и определяет уровень готовности к покупке.

Виртуальные цели для обучения рекламных систем

Когда система фиксирует высокое намерение, она отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Это не замена реальной заявки — это дополнительная точка данных, которая говорит: "этот пользователь демонстрирует поведение, характерное для покупателей".

Яндекс.Директ видит эти сигналы как обычные цели — и начинает обучаться на них. Теперь вместо 15 конверсий в неделю автостратегия получает 120-200 качественных сигналов. Это меняет всё.

Модель обучается по поведению, а не по заявкам

Ключевое отличие Rivox AI: мы не ждём, пока пользователь оставит заявку. Мы анализируем его поведение и понимаем намерения до того, как он совершит целевое действие.

Это даёт рекламным системам огромное преимущество:

• Больше данных для обучения (в 5-15 раз)
• Быстрее выявление закономерностей
• Точнее распределение бюджета
• Выше качество трафика

Почему алгоритмы Rivox обучаются быстрее

Скорость обучения машинных моделей напрямую зависит от количества качественных данных. Чем больше сигналов, тем быстрее алгоритм находит закономерности и начинает принимать оптимальные решения.

Классические системы: сотни сигналов в неделю

Типичная ситуация без Rivox AI:

• 15-20 реальных конверсий в неделю
• Автостратегия получает 15-20 событий для обучения
• Минимальный порог для эффективной работы — 30 конверсий
• Срок обучения — 4-6 недель

За 4 недели система накапливает 60-80 конверсий и только тогда начинает работать стабильно. До этого момента — период "случайных решений" с высоким риском слива бюджета.

Rivox AI: тысячи сигналов в день

Ситуация с Rivox AI:

• 15-20 реальных конверсий в неделю (как и раньше)
• + 120-200 виртуальных конверсий в неделю от Rivox AI
• Итого: 135-220 событий для обучения
• Срок обучения — 7-10 дней

За 10 дней система накапливает 200-300 сигналов и выходит на стабильную эффективность. Это в 3-4 раза быстрее стандартного срока.

Чем больше данных, тем точнее модель

Машинное обучение работает по принципу: больше данных = выше точность. Когда алгоритм видит 200 примеров вместо 20, он может:

• Выявлять более тонкие закономерности
• Различать качественные и случайные конверсии
• Адаптироваться под изменения трафика быстрее
• Принимать решения с более высокой уверенностью

Результат: автостратегия работает не "примерно", а точно. Ставки корректируются оптимально, бюджет распределяется эффективно, CPA снижается.

Нейросеть перераспределяет вес признаков в реальном времени

ML-модель Rivox AI не просто собирает данные — она постоянно переобучается, адаптируясь под изменения:

• Каждые 6 часов модель пересчитывает веса признаков
• Сезонность учитывается автоматически — поведение в распродажу отличается от обычных дней
• Новые источники трафика анализируются отдельно — каждый канал имеет свои паттерны
• Изменения на сайте не ломают модель — система адаптируется за несколько часов

Классические автостратегии переобучаются медленно — система ждёт накопления статистики, что может занять недели. Rivox AI адаптируется быстро — модель видит изменения в поведении и реагирует сразу.

Технологическая архитектура Rivox AI

Rivox AI — это не "надстройка над Яндекс.Метрикой". Это полноценная ML-платформа enterprise-уровня с собственной инфраструктурой и алгоритмами.

Многослойная ML-модель

В основе Rivox AI лежит гибридная архитектура, которая объединяет несколько типов алгоритмов:

• Gradient Boosting (LightGBM): для анализа структурированных признаков — быстрая обработка, высокая точность
• Нейросетевой скоринг (LSTM + Attention): для анализа последовательностей действий — понимание контекста поведения
• Ансамблевое обучение: комбинация моделей для максимальной стабильности результатов
• Online Learning: инкрементальное обучение без полного переобучения модели

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

Динамическое обновление каждые 6 часов

Модель не статична — она постоянно учится на новых данных:

• 06:00, 12:00, 18:00, 00:00 (UTC+3): система пересчитывает веса признаков
• Адаптация под сезонность: модель понимает, что поведение в пятницу отличается от понедельника
• Сегментация по источникам: трафик из Директа анализируется отдельно от органического
• Учёт изменений на сайте: если добавили новый раздел, модель перестраивается

Это позволяет системе оставаться точной даже при быстрых изменениях бизнес-процессов.

Собственная инфраструктура без внешних платформ

Все вычисления выполняются на серверах Rivox. Мы не используем внешние API или облачные платформы третьих сторон. Преимущества:

• Скорость: латентность < 50 мс, обработка в реальном времени
• Конфиденциальность: данные не передаются третьим лицам
• Независимость: нет рисков, связанных с изменением политик внешних сервисов
• Масштабируемость: инфраструктура выдерживает любые нагрузки

Подробнее о технической архитектуре можно узнать в разделе Документация ML-модели.

A/B-проверка каждого обновления

Перед тем как применить новую версию модели к реальным данным, система проводит A/B-тестирование:

• Новая версия модели тестируется на контрольной группе (20% трафика)
• Метрики сравниваются с baseline (текущая версия на 80% трафика)
• Если новая версия показывает улучшение — она раскатывается на всех
• Если метрики ухудшаются — версия откатывается

Это гарантирует стабильность результатов. Вы никогда не увидите ситуацию, когда "обновление модели ухудшило результаты" — такие версии просто не доходят до продакшена.

Результаты на практике

Технология работает не в теории — она проверена на десятках eCommerce-проектов с разными масштабами и спецификой бизнеса.

Быстрее обучение рекламных кампаний

Стандартный срок обучения автостратегии — 4-6 недель. С Rivox AI:

• 7-10 дней до выхода на стабильные результаты
• 3-5 дней до первых улучшений CPA
• 14 дней до максимальной эффективности (вместо 6 недель)

Это означает, что вы не тратите 4-6 недель на "период обучения" с непредсказуемыми результатами. Система выходит на оптимальную работу в 3-4 раза быстрее.

Снижение CPA на 25-40%

Когда автостратегия получает качественные сигналы, она перестаёт тратить бюджет на случайный трафик:

• Средний проект: CPA ↓ на 28%
• eCommerce с высокой конкуренцией: CPA ↓ на 35-40%
• B2B с длинным циклом сделки: CPA ↓ на 22-30%

Подробнее о снижении CPA читайте в статье CPA в Яндекс.Директ: как Rivox AI снижает стоимость заявки.

Рост доли качественного трафика до 1,8×

Качество трафика измеряется не только конверсией, но и поведением пользователей:

• Показатель отказов падает на 15-25%
• Время на сайте растёт на 30-50%
• Глубина просмотра увеличивается на 40%
• Доля повторных визитов растёт в 1,5-2 раза

Это означает, что Директ начинает приводить не просто "кликеров", а реально заинтересованных пользователей.

Повышение стабильности при сезонных колебаниях

Классические автостратегии "ломаются" при резких изменениях трафика — например, во время распродажи или после праздников. Rivox AI адаптируется автоматически:

• Модель видит изменение поведения и перестраивается за 6-12 часов
• Веса признаков корректируются под новые условия
• Система продолжает работать стабильно даже при ×2-3 росте трафика

Почему Rivox AI — не просто надстройка, а новая логика управления рекламой

Многие воспринимают Rivox AI как "дополнение к Яндекс.Директу". На самом деле это не просто надстройка — это фундаментально новый подход к управлению рекламой.

Rivox не заменяет Директ — он делает его умнее

Мы не конкурируем с Яндекс.Директ. Мы интегрируемся с ним и улучшаем его работу:

• Директ остаётся основным инструментом показа рекламы
• Rivox AI даёт ему данные для обучения — виртуальные конверсии
• Автостратегия Директа работает точнее, потому что видит реальные намерения
• Вы продолжаете управлять кампаниями через привычный интерфейс

Это симбиоз: Директ показывает рекламу, Rivox AI учит его делать это эффективнее.

Наши алгоритмы дают системе больше данных

Главная проблема автостратегий — недостаток данных для обучения. Rivox AI решает эту проблему:

• Вместо 20 конверсий в неделю — 150+ событий
• Вместо бинарного сигнала "купил/не купил" — многомерная оценка намерений
• Вместо ожидания заявки — прогнозирование конверсии

Автостратегия получает данные, необходимые для точной работы — и начинает приносить результаты.

Это надслойка интеллекта над рекламной системой

Rivox AI видит то, что не видит Директ:

• Паттерны поведения покупателей — какие действия реально ведут к конверсии
• Скрытые намерения — кто готов купить, даже если ещё не оставил заявку
• Качество трафика — различие между заинтересованными пользователями и случайными кликами
• Прогнозы — кто конвертируется в ближайшие 2-7 дней

Эти данные передаются в Директ — и система начинает работать на новом уровне точности.

Заключение: автостратегии больше не должны работать вслепую

Автостратегии Яндекс.Директ — мощный инструмент. Но их эффективность ограничена количеством и качеством данных для обучения. Когда алгоритм видит только 10-20 конверсий в неделю, он работает на уровне "угадайки", а не точных прогнозов.

Rivox AI меняет это. Мы даём автостратегиям то, чего им не хватает — качественные сигналы о намерениях пользователей. Система получает в 5-15 раз больше данных для обучения и начинает работать быстрее и точнее.

Результат:

• Срок обучения сокращается с 4-6 недель до 7-10 дней
• CPA снижается на 25-40%
• Качество трафика растёт в 1,5-1,8 раза
• Стабильность результатов даже при сезонных колебаниях

Rivox AI превращает рекламные кампании в самообучающуюся систему, где каждая сессия пользователя — источник знаний. Благодаря поведенческой аналитике и собственной ML-инфраструктуре бизнес получает стабильные результаты и контроль над качеством трафика.

Если ваши автостратегии работают нестабильно, CPA растёт, а качество трафика вызывает вопросы — возможно, проблема не в настройках кампаний, а в недостатке данных для обучения алгоритма.

Подключить Rivox AI и обучить автостратегии быстрее

Или изучите детально, как работает ML-модель Rivox AI и почему наши алгоритмы обучаются быстрее классических автостратегий.