Как Rivox AI обучает рекламные системы лучше, чем автостратегии Яндекса

В контекстной рекламе важен не размер бюджета, а то, как обучаются алгоритмы. Вы можете тратить миллион рублей в месяц, но если система не понимает, кто действительно заинтересован в покупке — деньги уходят впустую.

Большинство автостратегий Яндекс.Директа принимают решения по "сырым" данным: клики, показы, заявки. Это поверхностный слой информации. Система видит что произошло, но не понимает почему и не может предсказать, что будет дальше.

Rivox AI идёт глубже. Мы не просто фиксируем действия — мы обучаем рекламные системы понимать поведение и намерения пользователей. Алгоритм видит не "пользователь кликнул", а "пользователь демонстрирует паттерн поведения, характерный для покупателей, с вероятностью 84%". Это фундаментально другой уровень обучения.

Как обучаются автостратегии Яндекс.Директ

Чтобы понять, почему Rivox AI обучает системы эффективнее, нужно сначала разобраться, как работают стандартные автостратегии.

Яндекс.Директ получает ограниченные сигналы

Автостратегии Яндекс.Директа используют машинное обучение для оптимизации показов. Алгоритм анализирует данные и принимает решения о ставках. Но какие данные он видит?

• Клики: пользователь кликнул на объявление — базовый сигнал интереса
• Показы: объявление было показано — фиксация охвата
• Заявки: пользователь совершил целевое действие — конверсия
• Демография: возраст, пол, геолокация — контекстные данные

Это всё. Больше информации у алгоритма нет. Он не знает, как пользователь вёл себя на сайте, насколько внимательно изучал товар, возвращался ли повторно. Система работает с ограниченным набором поверхностных метрик.

Обучение происходит медленно

Машинное обучение требует данных. Чем больше событий, тем точнее модель. Но типичная ситуация:

• 15-20 конверсий в неделю
• Алгоритм пытается найти закономерности на этих 15-20 точках данных
• Минимальный порог для стабильной работы — 30-50 конверсий
• Срок обучения — 4-6 недель

4-6 недель — это период, когда автостратегия работает нестабильно, экспериментирует, тратит бюджет на проверку гипотез. Только после накопления достаточной статистики система начинает работать эффективно.

Малым и средним бизнесам тяжело

Крупные рекламодатели с сотнями конверсий в день могут позволить себе быстрое обучение автостратегий. Малый и средний бизнес — нет. У них просто нет критической массы данных.

Результат:

• Автостратегия работает неэффективно
• CPA высокий и нестабильный
• Бюджет расходуется на широкие сегменты с низкой конверсией
• Реклама не окупается

Проблема: недостаток данных и контекстных сигналов

Фундаментальная проблема классических автостратегий — они обучаются на слишком малом объёме данных и не видят полной картины поведения пользователей. Алгоритм принимает решения в условиях информационного голода.

Rivox AI: обучение на 500+ поведенческих сигналах

Rivox AI решает проблему недостатка данных принципиально иным способом. Мы не ждём конверсий — мы создаём собственный поток качественных сигналов для обучения.

Rivox AI создаёт поведенческую базу данных

После установки SDK на сайт клиента, Rivox начинает собирать детальные данные о поведении каждого посетителя:

• Клики: на какие элементы, в какой последовательности, с какой частотой
• Возвраты: возвращается ли к товару, через какое время, сколько раз
• Взаимодействие с формами: начал заполнять, на каком поле остановился, вернулся ли
• Просмотр карточек: сколько товаров изучил, какие характеристики смотрел
• Глубина скролла: насколько тщательно изучает страницу
• Микродвижения: наведение курсора, задержки на элементах, паузы

Каждый визит — это не один сигнал (клик), а десятки микрособытий. Система видит полную картину поведения пользователя.

ML-модель анализирует и предсказывает

Нейросетевая модель Rivox обрабатывает собранные данные в реальном времени. Алгоритм:

• Выявляет паттерны поведения, характерные для конвертирующихся пользователей
• Вычисляет вероятность конверсии для текущей сессии
• Классифицирует пользователя по стадии воронки (изучение → интерес → намерение → готовность)
• Определяет оптимальный момент для воздействия

Результат — Purchase Intent Score от 0 до 1. Если Score превышает порог (обычно 0.75), система понимает: этот пользователь демонстрирует высокое намерение покупки.

Виртуальные конверсии как точки обучения

Когда Rivox фиксирует высокое намерение, он отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Это не фиктивная заявка — это сигнал о том, что пользователь готов к целевому действию.

Яндекс.Директ получает эти сигналы как обычные цели и использует их для обучения. Теперь вместо 15 конверсий в неделю алгоритм видит 120-180 событий — качественных, проверенных, релевантных.

Критическая масса данных достигнута. Обучение ускоряется в разы.

Почему Rivox AI обучает быстрее

Скорость обучения напрямую связана с объёмом и качеством данных. Rivox AI даёт и то, и другое.

Количество полезных сигналов вырастает в 10-20 раз

Типичное соотношение:

• Без Rivox: 15 реальных конверсий в неделю
• С Rivox: 15 реальных + 150 виртуальных = 165 событий для обучения
• Рост объёма данных: в 11 раз

Это не просто "больше данных" — это больше качественных данных. Каждая виртуальная конверсия — это проверенный сигнал высокого намерения, а не случайный клик.

Модель обновляется каждые 6 часов

ML-модель Rivox не статична. Она постоянно учится на новых данных:

• Каждые 6 часов система пересчитывает веса признаков
• Учитываются сезонные изменения (распродажи, праздники)
• Адаптация под новые источники трафика
• Коррекция на основе реальных конверсий

Это динамическое обучение. Модель не "застывает" после первичной настройки — она эволюционирует вместе с поведением аудитории.

Вероятностное распределение вместо бинарного подхода

Классическая автостратегия работает бинарно: купил (1) или не купил (0). Rivox AI работает с вероятностями:

• Пользователь А: вероятность конверсии 12% — низкий приоритет
• Пользователь Б: вероятность конверсии 45% — средний приоритет
• Пользователь В: вероятность конверсии 82% — высокий приоритет

Это делает обучение более плавным и точным. Алгоритм не просто классифицирует "хорошо/плохо" — он понимает градации намерений.

Система различает намерения и шум

Главное преимущество: Rivox AI фильтрует "шум" — случайные клики, ботов, нецелевой трафик. В Яндекс.Метрику попадают только проверенные сигналы высокого качества.

Автостратегия получает чистые данные — и обучается эффективнее.

В чём принципиальное отличие

Разница между классическими автостратегиями и подходом Rivox AI — не количественная, а качественная. Это разные парадигмы обучения алгоритмов.

Таблица показывает: Rivox AI не просто "улучшает" классические автостратегии — он работает по другим принципам, давая качественно иной результат.

Кейсы из практики

Технология проверена на десятках проектов. Вот несколько примеров, демонстрирующих, как Rivox AI обучает рекламные системы эффективнее.

B2B: образовательная платформа

Проблема: длинный цикл сделки (2-4 месяца), мало конверсий (8-12 в месяц), CPA 35 000₽.

Решение: Rivox AI начал фиксировать виртуальные конверсии на основе паттернов "изучение программы" + "просмотр кейсов" + "расчёт стоимости".

Результаты:

• Снижение CPA на 27% (с 35 000₽ до 25 500₽)
• Увеличение лидов в 2,4 раза
• Качество лидов выросло — 68% дошли до встречи (было 42%)
• Срок обучения автостратегии сократился с 5 недель до 8 дней

Подробнее: Кейс Lerna.

eCommerce: интернет-магазин одежды

Проблема: высокая конкуренция, CPA 1790₽, низкая конверсия 1,2%.

Решение: виртуальные конверсии на основе поведенческого скоринга — изучение карточек + добавление в избранное + возвраты к товару.

Результаты:

• Обучение автостратегии ускорено в 4 раза (10 дней вместо 40)
• CPA снизился на 31% (с 1790₽ до 1235₽)
• Конверсия выросла до 2,8%
• ROI увеличился на 47%

Подробнее: Кейс Kanzler.

Недвижимость: застройщик

Проблема: малое количество заявок (6-8 в месяц), CPA 40 000₽, автостратегия не обучается.

Решение: Rivox AI передавал виртуальные конверсии при паттерне "изучение планировок" + "просмотр видео" + "проверка локации".

Результаты:

• Рост конверсий на 133% (с 7 до 16 заявок в месяц)
• CPA снизился на 28%
• Качество трафика улучшилось — время на сайте ↑52%
• Автостратегия начала работать стабильно за 9 дней

Подробнее: Кейс Binayah.

Технологическое ядро Rivox AI

За эффективностью Rivox AI стоит серьёзная инженерная инфраструктура и собственные ML-технологии.

Rivox Neural Optimizer

В основе системы лежит собственное ML-ядро — Rivox Neural Optimizer. Это гибридная архитектура, объединяющая:

• Нейросетевой скоринг: глубокие нейросети для анализа последовательностей поведения
• Поведенческий кластеринг: автоматическая группировка похожих паттернов
• Gradient Boosting: для работы со структурированными признаками
• Online Learning: инкрементальное обучение без полного переобучения

Модель не использует готовые фреймворки в чистом виде — архитектура оптимизирована под специфику поведенческого анализа eCommerce.

Распознавание нелинейных связей

Человеческое поведение нелинейно. Одно и то же действие может означать разное в зависимости от контекста:

• Клик на цену может означать интерес — или просто любопытство
• Скролл страницы может быть внимательным изучением — или беглым просмотром
• Добавление в избранное может означать намерение купить — или отложенный интерес

Rivox Neural Optimizer распознаёт контекст. Алгоритм видит не отдельные действия, а их комбинации, последовательности, временные интервалы. Это позволяет различать реальные намерения и "шум".

Самообучение на новых данных

Система не требует ручной настройки или периодического переобучения. Модель самообучается автоматически:

• Каждые 6 часов — пересчёт весов признаков
• Каждую неделю — обновление кластеров поведения
• Каждый месяц — глобальная оптимизация архитектуры

Чем дольше работает Rivox AI, тем точнее становятся прогнозы. Модель эволюционирует.

Инфраструктура без внешних сервисов

Все вычисления выполняются на собственных серверах Rivox. Нет зависимости от внешних API, облачных платформ, сторонних ML-сервисов.

Преимущества:

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

Подробнее о технической архитектуре: Документация ML-модели Rivox.

Заключение: новая логика обучения рекламных систем

Rivox AI — это не надстройка над Яндекс.Директом. Это новая логика обучения рекламных систем, основанная на понимании намерений пользователей, а не просто фиксации их действий.

Классические автостратегии обучаются медленно, потому что работают с ограниченным набором данных. Rivox AI решает эту проблему, создавая дополнительный поток качественных сигналов — виртуальные конверсии, основанные на поведенческом анализе.

Результат:

• Объём данных для обучения увеличивается в 10-20 раз
• Скорость обучения возрастает в 3-5 раз
• CPA снижается на 25-40%
• Качество трафика растёт
• Реклама становится стабильной и предсказуемой

Rivox AI делает автостратегии умнее, предоставляя им реальное понимание поведения пользователей. Именно так реклама перестаёт быть "ставками по кликам" и становится системой, которая обучается на человеческом поведении.

Если ваши автостратегии обучаются долго, CPA нестабилен, а результаты непредсказуемы — возможно, проблема не в настройках кампаний, а в недостатке качественных данных для обучения алгоритма.

Подключить Rivox AI и ускорить обучение

Или изучите детально, почему алгоритмы Rivox AI обучаются быстрее и точнее классических автостратегий Яндекс.Директ.