Как Rivox AI снижает стоимость заявки в Яндекс.Директ на 30%: механика оптимизации CPA

CPA (Cost Per Action) — стоимость целевого действия — главный показатель эффективности контекстной рекламы. Чем ниже CPA, тем выше прибыль. Каждый маркетолог знает эту формулу. Но как снизить CPA, когда уже перепробовано всё: отключены неэффективные ключи, оптимизированы объявления, настроены автостратегии?

Большинство рекламных систем снижают CPA за счёт сокращения охвата — показывают рекламу узкой аудитории, жертвуя количеством ради стоимости. Это работает, но имеет предел. Рано или поздно вы упираетесь в потолок: дальше снижать охват нельзя — лидов станет слишком мало.

Rivox AI идёт другим путём. Мы не сокращаем охват — мы улучшаем качество трафика. Система анализирует поведение пользователей и обучает рекламу находить тех, кто с наибольшей вероятностью совершит целевое действие. Результат: CPA снижается на 25-40%, а количество заявок растёт или остаётся на том же уровне.

Почему CPA сложно контролировать

Проблема снижения CPA не в том, что маркетологи плохо настраивают кампании. Проблема в фундаментальном ограничении рекламных алгоритмов — недостатке данных для обучения.

Алгоритмы видят только часть данных

Яндекс.Директ принимает решения на основе:

• Кликов: пользователь кликнул на объявление
• Заявок: пользователь оставил контакты или оформил заказ
• Демографии: возраст, пол, геолокация

Это поверхностный слой информации. Система не знает:

• Как пользователь вёл себя на сайте
• Что он изучал и сколько времени
• Возвращался ли он повторно
• Насколько он был заинтересован

Алгоритм работает с неполными данными — и принимает неоптимальные решения.

Для обучения нужны десятки конверсий

Машинное обучение требует данных. Много данных. Минимум для эффективной работы автостратегии:

• 30-50 конверсий для первичного обучения
• 100+ конверсий для стабильной работы

Но типичная ситуация:

• Малый и средний бизнес: 10-20 заявок в неделю
• B2B: 6-12 лидов в месяц
• Недвижимость: 8-15 обращений в месяц

Этого катастрофически мало. Алгоритм не может выявить закономерности — он работает "наугад".

Реклама оптимизируется "вслепую"

При недостатке данных автостратегия начинает вести себя непредсказуемо:

• Завышает ставки на широкие сегменты с низкой конверсией
• Занижает ставки на узкие сегменты с высоким намерением
• Не различает качественный и случайный трафик
• Перераспределяет бюджет неэффективно

Итог: растёт CPC, растёт CPA, падает рентабельность

Классический сценарий:

• CPC (стоимость клика) растёт из-за конкуренции
• Конверсия падает из-за некачественного трафика
• CPA растёт как следствие (CPA = CPC / конверсия)
• Рентабельность рекламы падает

Маркетологи пытаются оптимизировать кампании вручную, но без данных о поведении это "стрельба в темноте".

Как Rivox AI решает проблему

Rivox AI атакует проблему в корне: даёт рекламным алгоритмам то, чего им не хватает — качественные данные для обучения.

Поведенческий анализ каждой сессии

Rivox AI использует поведенческий анализ для понимания намерений пользователей:

• Скроллы: насколько внимательно изучает контент
• Клики: на какие элементы, в какой последовательности
• Фокус на кнопках: наведение курсора на CTA, задержки
• Возвраты к карточкам: возвращается ли к товару несколько раз
• Переходы по CTA: кликает ли на "Купить", "Заказать", "Связаться"
• Взаимодействие с формами: начинает ли заполнять заявку

Каждая сессия — это десятки сигналов о намерениях пользователя.

ML-модель вычисляет Purchase Intent Score

Нейросетевая модель обрабатывает собранные данные и вычисляет вероятность конверсии:

• Анализирует комбинации действий
• Оценивает последовательность поведения
• Учитывает временные паттерны
• Сравнивает с историческими данными

Результат — Purchase Intent Score от 0 до 100. Если Score > 75, пользователь демонстрирует высокое намерение совершить целевое действие.

Виртуальные конверсии как обучающие сигналы

Когда система фиксирует высокое намерение, она отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику через стандартный API ym('reachGoal', 'rivox_intent').

Яндекс.Директ видит эти события как обычные цели и начинает обучаться на них. Теперь вместо 15 конверсий в неделю автостратегия получает 120-180 качественных сигналов.

Алгоритмы обучаются на намерениях

Критическая разница: Директ обучается не на редких фактах (заявках), а на частых сигналах (намерениях).

• Больше данных → быстрее обучение
• Быстрее обучение → точнее модель
• Точнее модель → лучше таргетинг
• Лучше таргетинг → ниже CPA

Это не замкнутый круг, а позитивная спираль роста эффективности.

Почему это снижает CPA

Механика снижения CPA через Rivox AI основана на математике машинного обучения. Разберём пошагово.

Количество обучающих сигналов увеличивается в 10-20 раз

Типичное соотношение:

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

Автостратегия получает критическую массу информации — и начинает работать эффективно.

Реклама быстрее находит тёплую аудиторию

Когда алгоритм видит 165 событий вместо 15, он может:

• Выявить закономерности в поведении конвертирующихся пользователей
• Понять, из каких источников приходит качественный трафик
• Определить оптимальное время показов
• Различить заинтересованных пользователей и случайные клики

Система перестаёт работать "наугад" — она работает на основе данных.

Алгоритм понимает не только "кто купил", но "кто готов купить"

Классическая модель: обучение на тех, кто уже купил. Модель Rivox: обучение на тех, кто демонстрирует паттерны, характерные для покупателей.

Разница критическая:

• Классическая модель реагирует на прошлое
• Модель Rivox предсказывает будущее

Реклама начинает работать проактивно, а не реактивно.

Стратегия "максимум конверсий" работает точнее

Когда у автостратегии достаточно данных, она может:

• Корректно распределять бюджет по сегментам
• Оптимально корректировать ставки
• Фокусироваться на качественном трафике
• Отсекать нецелевые клики

Результат: при том же бюджете конверсия растёт. CPA падает на 25-35%.

Технологическая архитектура Rivox AI

За снижением CPA стоит серьёзная инженерная инфраструктура и собственные ML-технологии.

Собственная ML-инфраструктура Rivox

Rivox AI работает на собственных серверах и использует собственные алгоритмы машинного обучения:

• Gradient Boosting: для анализа структурированных признаков
• Нейросети LSTM: для анализа последовательностей действий
• Механизм Attention: для определения наиболее значимых сигналов
• Ансамблевое обучение: комбинация моделей для максимальной точности

Нет зависимости от внешних платформ, нет использования сторонних ML-сервисов.

Бустинговая модель + нейросетевой скоринг

Алгоритм объединяет два подхода:

• Бустинг: быстрая обработка структурированных данных, высокая точность на табличных признаках
• Нейросети: анализ последовательностей, понимание контекста поведения

Каждый компонент решает свою задачу. Финальное решение принимается на основе "голосования" обеих моделей.

Переобучение каждые 6 часов

Модель не статична. Она постоянно адаптируется:

• Каждые 6 часов пересчитываются веса признаков
• Учитываются сезонные изменения поведения
• Адаптация под новые источники трафика
• Коррекция на основе реальных конверсий

Система самообучается и становится точнее со временем.

Все вычисления на серверах Rivox

Собственная инфраструктура даёт критические преимущества:

• Скорость: латентность < 50 мс, мгновенная обработка
• Конфиденциальность: данные не передаются третьим лицам
• Независимость: нет рисков изменения политик внешних сервисов
• Масштабируемость: система выдерживает любые нагрузки

Кейсы и цифры

Технология проверена на десятках проектов. Вот несколько примеров с конкретными цифрами снижения CPA.

eCommerce: интернет-магазин парфюмерии

До внедрения Rivox AI:

• CPA: 1200₽
• Конверсий: 12-15 в неделю
• Автостратегия не обучалась

После внедрения:

• CPA: 830₽ (↓31%)
• Конверсий: 45-50 в неделю (×3,8)
• Экономия: 55 000₽ в месяц

Подробнее: Кейс Fragrancelife.

Недвижимость: застройщик премиум-класса

До внедрения Rivox AI:

• CPA: 40 000₽
• Заявок: 6-8 в месяц
• Срок обучения: 6 недель

После внедрения:

• CPA: 29 200₽ (↓27%)
• Заявок: 16-18 в месяц (×2,3)
• Срок обучения: 10 дней

Подробнее: Кейс Binayah.

B2B-образование: онлайн-школа для компаний

До внедрения Rivox AI:

• CPA: 35 000₽
• Лидов: 8-10 в месяц
• Качество: 42% дошли до встречи

После внедрения:

• CPA: 25 500₽ (↓27%)
• Лидов: 16-17 в месяц (+65%)
• Качество: 68% дошли до встречи

Подробнее: Кейс Lerna.

Почему это безопасно и масштабируемо

Технология Rivox AI не требует сложных интеграций и работает в соответствии с российским законодательством.

Не требуется интеграция или передача данных

Rivox AI работает автономно:

• Не нужна интеграция с внешними системами
• Не требуется передача данных о продажах
• Не используются сторонние сервисы
• Всё работает на основе поведенческих метрик

Вся аналитика обезличена

Система собирает только анонимные поведенческие данные:

• Нет сбора персональной информации
• Нет cookie-трекинга третьих сторон
• Полная анонимность
• Соответствие 152-ФЗ

SDK легко внедряется и не замедляет сайт

Технические характеристики SDK:

• Размер: < 15 КБ в сжатом виде
• Асинхронная загрузка — не блокирует рендеринг
• Нулевое влияние на скорость сайта
• Совместимость со всеми популярными CMS

Модель адаптируется под любой сегмент

Rivox AI работает в разных нишах:

• eCommerce: фокус на карточки товаров, корзину, оформление
• Недвижимость: анализ планировок, локаций, калькуляторов
• B2B: изучение кейсов, тарифов, технических требований
• Финтех: проверка условий, калькуляторы, формы заявок

Модель автоматически адаптируется под специфику бизнеса — ручная настройка не требуется.

Заключение: CPA — это математика, а не магия

Снижение CPA — это не результат "волшебной оптимизации". Это математическое следствие улучшения качества данных для обучения рекламных алгоритмов.

Rivox AI анализирует реальные действия пользователей, строит точную ML-модель намерений и обучает рекламу видеть тех, кто готов совершить целевое действие. Автостратегия получает в 10-20 раз больше сигналов для обучения — и начинает работать эффективнее.

Механика снижения CPA:

• Больше данных для обучения (×10-20)
• Быстрее обучение автостратегий (в 3-5 раз)
• Точнее таргетинг на качественную аудиторию
• Выше конверсия при том же бюджете
• Ниже CPA на 25-40%

Так бизнес получает больше заявок при том же бюджете — и делает рекламу по-настоящему умной. Это не оптимизация "вручную" и не "надежда на лучшее" — это точный расчёт, основанный на нейросетевом анализе миллионов пользовательских сессий.

Если ваш CPA высокий, автостратегии не обучаются, а ручная оптимизация не даёт стабильных результатов — возможно, проблема не в настройках кампаний или креативах, а в недостатке качественных данных для обучения алгоритма.

Подключить Rivox AI и снизить CPA

Или изучите детально, как виртуальные конверсии Rivox AI усиливают Яндекс.Директ и почему они работают эффективнее классических методов оптимизации.