Обычно для анонимных пользователей неизвестен возраст и пол, однако функция предиктивного таргетинга позволяет спрогнозировать сегмент, основываясь на предпочтениях и данных о поведении пользователя. Далее, автоматический таргетинг разных сценариев и гипотез, оптимально работающих для разных сегментов, позволяет кардинально улучшить результат коммуникации. Например, на странице информации о товаре Х есть блок с рекомендациями «сопутствующих товаров», а также рекомендательный блок, использующий стратегию «пользователь, купивший товар Х, купил еще и товар Y». Простой AB-тест и выбор одной, в среднем лучше работающей стратегии дал прирост продаж на 34,4% против контрольной группы, который не показывали рекомендации. Однако, предиктивный таргетинг позволил выявить, что есть пользователи, для которых на самом деле лучше работают разные стратегии. Применение такого уточненного таргетинга вместо использования одной, лучшей «в среднем по больнице», стратегии позволило увеличить результат уже на 51,1%.