Как виртуальные конверсии Rivox AI усиливают Яндекс.Директ даже без заявок

Виртуальные конверсии — это технология, которая стала революцией в контекстной рекламе. Простыми словами: вместо того чтобы ждать, пока пользователь оставит заявку, система предсказывает его намерения на основе поведения и создаёт "сигналы интереса", которые используются для обучения рекламных алгоритмов.

Почему это важно? Яндекс.Директ работает на машинном обучении — чем больше данных о конверсиях, тем точнее оптимизация. Но если у вас 10 заявок в неделю, алгоритм "не понимает", кто действительно заинтересован. Он работает вслепую, тратя бюджет на случайный трафик.

Rivox AI создаёт собственные "сигналы намерения" на основе поведенческих данных. Система анализирует, как пользователь изучает сайт — и если паттерн совпадает с поведением покупателей, отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику. Директ получает в 5-15 раз больше сигналов для обучения — и начинает работать точнее, быстрее, эффективнее.

Проблема классической оптимизации

Чтобы понять ценность виртуальных конверсий, нужно сначала понять проблему, которую они решают. Классическая оптимизация контекстной рекламы строится на простом принципе: есть клик, есть конверсия — система запоминает закономерность и оптимизирует показы.

Яндекс.Директ обучается на заявках, но заявок мало

Автостратегии Яндекс.Директ используют машинное обучение для оптимизации ставок. Алгоритм анализирует, какие пользователи конвертируются, и корректирует показы так, чтобы привлекать больше похожих. Но есть проблема:

• Для эффективной работы нужно минимум 30-50 конверсий в неделю
• У большинства бизнесов — 10-20 заявок в неделю
• Этого катастрофически мало для обучения
• Алгоритм работает на уровне "случайных предположений"

При низком объёме конверсий алгоритм "не понимает"

Когда данных мало, машинное обучение не может выявить закономерности. Представьте: у вас 12 конверсий за неделю. Алгоритм пытается понять:

• Из какого источника пришли эти пользователи?
• В какое время они конвертировались?
• Какие ключевые слова сработали?
• Какие демографические характеристики?
• Какое поведение на сайте?

12 точек данных на 5-7 переменных — статистически это ничто. Система не может построить надёжную модель. Она начинает "угадывать" — и часто ошибается.

Стратегия "максимум конверсий" расходует бюджет неэффективно

При недостатке данных автостратегия ведёт себя непредсказуемо:

• Завышает ставки на широкие низкокачественные сегменты
• Занижает ставки на узкие качественные сегменты
• Не различает заинтересованных пользователей и случайные клики
• Тратит бюджет на "холодную" аудиторию

Результат: вы платите за клики, которые не приносят результата.

Замкнутая система: чем меньше данных, тем хуже реклама

Возникает парадокс:

• Мало конверсий → алгоритм работает плохо
• Алгоритм работает плохо → привлекается некачественный трафик
• Некачественный трафик → ещё меньше конверсий
• Цикл замыкается

Классическая оптимизация не даёт выхода из этой спирали. Вы можете корректировать ставки вручную, отключать неэффективные ключи, тестировать объявления — но фундаментальная проблема остаётся: алгоритму не хватает данных для обучения.

Как работают виртуальные конверсии Rivox AI

Виртуальные конверсии решают проблему недостатка данных принципиально новым способом. Вместо того чтобы ждать реальную заявку, система анализирует поведение пользователя и предсказывает вероятность конверсии.

SDK Rivox фиксирует действия пользователя

После установки JavaScript-кода на сайт, Rivox начинает собирать детальные данные о поведении каждого посетителя:

• Клики: на какие элементы кликает, в какой последовательности
• Просмотр карточек товаров: какие товары изучает, сколько времени
• Скроллы: насколько глубоко прокручивает страницы, на чём задерживается
• Возвраты: возвращается ли к одному товару несколько раз
• Фокус на элементах: наведение курсора на кнопки, цены, характеристики
• Взаимодействие с формами: начал заполнять заявку, добавил в корзину

Всё это — анонимные поведенческие метрики. Система не собирает персональные данные, не использует cookie-трекинг третьих сторон. Только действия на сайте.

Нейросеть анализирует сигналы и определяет вероятность покупки

Собранные данные передаются в ML-модель Rivox AI, которая вычисляет Purchase Intent Score — вероятность конверсии для данного пользователя.

Модель учитывает:

• Комбинации действий (просмотр + возврат + клик на цену имеет больший вес, чем один скролл)
• Последовательность действий (какой путь проходит пользователь)
• Временные паттерны (сколько времени на ключевых элементах)
• Контекст сессии (откуда пришёл, что изучал раньше)
• Исторические данные (как вели себя пользователи, которые в итоге купили)

Результат — число от 0 до 1, где 0 = "не заинтересован", 1 = "готов купить прямо сейчас".

Если вероятность превышает порог — создаётся виртуальная конверсия

Когда Purchase Intent Score превышает пороговое значение (обычно 0.75), система отправляет виртуальную конверсию в Яндекс.Метрику через стандартный API:

ym(XXXXX, 'reachGoal', 'rivox_intent')

Яндекс.Метрика видит это как обычную цель. Данные передаются в Яндекс.Директ, и автостратегия начинает учитывать этот сигнал при оптимизации ставок.

Реклама обучается на "тёплых" пользователях

Теперь вместо 10-20 реальных заявок в неделю Яндекс.Директ получает 100-200 событий (виртуальные конверсии + реальные заявки). Это критическая масса данных для эффективного обучения.

Автостратегия начинает видеть закономерности:

• Из каких источников приходят заинтересованные пользователи
• В какое время конверсия выше
• Какие ключевые слова привлекают качественный трафик
• Какие демографические сегменты наиболее эффективны

Система перестаёт "угадывать" и начинает работать на основе данных.

Почему виртуальные конверсии надёжнее классических

Может возникнуть вопрос: насколько можно доверять виртуальным конверсиям? Разве реальная заявка не точнее?

Классическая конверсия — это факт, но не процесс

Когда пользователь оставляет заявку, вы фиксируете финальное действие. Но вы не знаете:

• Как долго он принимал решение
• Что повлияло на решение
• Сколько раз он возвращался на сайт
• Какие элементы были наиболее важны

Вы видите результат, но не путь к нему. А для машинного обучения важен именно путь — последовательность действий, которая привела к конверсии.

Rivox фиксирует сам путь к действию

Виртуальные конверсии основаны не на финальном действии, а на поведенческих паттернах:

• Изучение товара: пользователь внимательно читает описание, смотрит фото, проверяет характеристики
• Возвращение: вернулся на сайт через 2 дня, снова посмотрел тот же товар
• Взаимодействие: кликнул на кнопку "Купить", начал заполнять форму

Эти действия — сильные индикаторы намерения. Даже если пользователь не оставил заявку сегодня, он может купить завтра или через неделю. Виртуальная конверсия фиксирует высокое намерение — и это ценная информация для алгоритма.

Это даёт системе в 10-20 раз больше данных

Типичное соотношение:

• На 1 реальную заявку приходится 10-15 пользователей с высоким намерением
• Если у вас 10 заявок в неделю, Rivox добавит 100-150 виртуальных конверсий
• Вместо 10 сигналов для обучения — 160 сигналов
• Это качественный скачок в объёме данных

Больше данных = точнее модель = эффективнее реклама.

Определение не только "кто купил", но "кто купит"

Классическая конверсия говорит: "этот пользователь купил". Виртуальная конверсия говорит: "этот пользователь демонстрирует поведение, характерное для покупателей, с вероятностью 82% он купит в течение 7 дней".

Это прогностическая аналитика. Система не просто фиксирует факты — она предсказывает будущие конверсии. И точность прогноза достигает 87%.

Технология под капотом Rivox AI

Виртуальные конверсии — это не "магия". Это инженерное решение, основанное на современных ML-технологиях и масштабной инфраструктуре обработки данных.

Гибридная ML-модель

В основе технологии лежит многослойная архитектура машинного обучения, которая объединяет:

• Поведенческий скоринг: анализ последовательностей действий пользователя
• Кластеризацию интересов: группировка похожих паттернов поведения
• Gradient Boosting: для работы со структурированными признаками
• Нейросети LSTM: для анализа временных зависимостей
• Механизм Attention: для определения наиболее значимых действий

Каждый компонент решает свою задачу, а финальное решение принимается на основе ансамблевого голосования.

Обработка в реальном времени

Каждая сессия пользователя обрабатывается в режиме реального времени:

• SDK собирает данные в браузере
• Данные передаются на серверы Rivox
• ML-модель анализирует поведение
• Вычисляется Purchase Intent Score
• Если Score > порога, отправляется виртуальная конверсия

Весь процесс занимает < 200 мс. Нет задержек, нет накопления данных для пакетной обработки — всё происходит мгновенно.

Обучение модели каждые 6 часов

Система не статична. Модель постоянно обучается на новых данных:

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

Если пользователь, получивший виртуальную конверсию, действительно купил — модель "запоминает" этот паттерн и усиливает его вес. Если не купил — вес снижается. Система самообучается.

Собственные серверы без сторонних API

Все вычисления выполняются на инфраструктуре Rivox. Мы не используем внешние платформы или API. Преимущества:

• Скорость: латентность < 50 мс, нет задержек на сторонние запросы
• Конфиденциальность: данные не покидают инфраструктуру Rivox
• Надёжность: нет зависимости от внешних сервисов
• Масштабируемость: система выдерживает любые объёмы трафика

Подробнее о технической архитектуре можно узнать в разделе Документация по виртуальным конверсиям.

Кейсы и результаты

Технология виртуальных конверсий проверена на десятках проектов с разными нишами и спецификой бизнеса. Вот несколько примеров.

eCommerce: интернет-магазин парфюмерии

Проблема: высокий CPA (1200₽), малое количество конверсий (12-15 в неделю), автостратегия не обучается.

Решение: внедрение Rivox AI, запуск виртуальных конверсий на основе поведенческого скоринга.

Результаты:

• CPA снизился на 28% (с 1200₽ до 860₽)
• Конверсия выросла в 3,8 раза
• Качество трафика улучшилось — показатель отказов ↓23%
• Экономия рекламного бюджета — 50 000₽ в месяц

Подробнее: Кейс Fragrancelife.

Недвижимость: застройщик премиум-класса

Проблема: длинный цикл сделки (3-6 месяцев), мало заявок (8-10 в месяц), CPA 40 000₽.

Решение: Rivox AI начал фиксировать виртуальные конверсии на этапе "изучение планировок" и "просмотр видео объекта".

Результаты:

• Рост качества трафика на 133%
• CPA снизился на 27% (с 40 000₽ до 28 800₽)
• Количество квалифицированных лидов выросло в 2,1 раза
• Срок обучения автостратегии сократился с 6 недель до 10 дней

Подробнее: Кейс Binayah.

Образование: онлайн-школа

Проблема: высокая стоимость лида, низкая конверсия из клика в заявку, много случайного трафика.

Решение: виртуальные конверсии на основе паттернов "изучение программы курса" + "просмотр отзывов" + "проверка стоимости".

Результаты:

• Рост квалифицированных лидов на 65%
• CPA снизился на 32%
• Качество трафика улучшилось — время на сайте ↑48%
• ROI вырос на 41%

Подробнее: Кейс Lerna.

Общий вывод из кейсов

Каждый кейс доказывает: виртуальные конверсии работают даже там, где заявок мало, а обучение рекламных алгоритмов обычно "застревает". Технология решает фундаментальную проблему недостатка данных — и это открывает путь к эффективной оптимизации для любого бизнеса.

Почему виртуальные конверсии — это будущее рекламы

Виртуальные конверсии — это не временный тренд. Это новая парадигма работы с рекламными данными, которая станет стандартом индустрии в ближайшие годы.

Они расширяют объём данных для обучения

Машинное обучение требует данных. Много данных. Классическая модель "ждём заявок" не работает для 80% бизнесов — у них просто нет достаточного объёма конверсий. Виртуальные конверсии решают эту проблему, давая алгоритмам критическую массу информации.

Позволяют видеть намерения, а не только действия

Переход от фиксации фактов к предсказанию намерений — это качественный скачок в аналитике. Вместо "что произошло" мы получаем "что произойдёт". Это открывает возможности для проактивной оптимизации, а не реактивной.

Помогают малым и средним бизнесам конкурировать

Раньше эффективная оптимизация была доступна только крупным рекламодателям с большими бюджетами и сотнями конверсий в день. Виртуальные конверсии уравнивают шансы — теперь даже небольшой бизнес может обучать алгоритмы так же эффективно, как корпорация.

Не требуют вмешательства в CRM или персональные данные

Многие решения для оптимизации рекламы требуют интеграции с CRM, передачи данных о продажах, работы с персональной информацией. Виртуальные конверсии Rivox AI работают исключительно на анонимных поведенческих метриках:

• Не нужна интеграция с CRM
• Не используются персональные данные
• Нет cookie-трекинга третьих сторон
• Полное соответствие 152-ФЗ

Это делает технологию универсальной и безопасной для любого бизнеса.

Заключение: новая логика работы Яндекс.Директ

Rivox AI меняет саму логику работы контекстной рекламы. Вместо того чтобы ждать редких заявок и пытаться обучить алгоритм на скудных данных, система создаёт дополнительный слой информации — виртуальные конверсии, основанные на предсказанных намерениях пользователей.

Яндекс.Директ получает в 5-15 раз больше качественных сигналов для обучения. Автостратегия выходит на эффективную работу в 3-4 раза быстрее. CPA снижается на 25-40%. Качество трафика растёт. Результаты становятся стабильнее.

Главное преимущество: технология работает даже там, где классическая оптимизация бессильна — при малом количестве заявок, длинном цикле сделки, высокой стоимости конверсии.

Виртуальные конверсии — это не обход системы, не "накрутка метрик". Это честная передача дополнительных данных о намерениях пользователей, которые помогают рекламным алгоритмам работать умнее.

Если ваши рекламные кампании "застряли" в фазе обучения, CPA растёт, а автостратегии не дают стабильных результатов — возможно, проблема не в настройках, а в недостатке данных для обучения алгоритма.

Подключить виртуальные конверсии Rivox AI

Или изучите детально, как работает технология виртуальных конверсий и почему они становятся новым стандартом оптимизации контекстной рекламы.