Почему AI-помощники в Яндекс.Директе не работают так, как вы думаете
У вас “умная” стратегия, автоматические цели и модный сквозной аналитический дашборд. Но CPA растёт, а продаж нет. Почему так?
Ответ — в данных, на которых обучается система. ИИ, каким бы продвинутым он ни был, не работает эффективно, если его кормят "мусором". В этой статье разберём, почему AI-оптимизация в Яндекс.Директе не даёт желаемого эффекта — и что можно с этим сделать.
Автоматизация ≠ умная реклама
Большинство стратегий в Яндекс.Директе сегодня строятся на:
- автостратегиях (оптимизация по конверсиям),
- автоматических целях (заявки, посещения),
- look-alike аудиториях.
На бумаге всё красиво. Но если конверсии — это “Спасибо за заявку” от случайного кликера, а цели фиксируют только клик по кнопке — модель начинает вести похожий трафик. И вы платите за бесполезные клики.
📉 Пример: пользователь кликнул “Заказать в 1 клик”, но ушёл через секунду. Цель сработала, а заявки нет. А вы потратили на него 350 ₽.
Почему ИИ ошибается
ИИ в рекламе — это не магия. Он просто находит паттерны в данных. Если в обучающей выборке:
- шумные заявки,
- бототрафик,
- некачественные лиды,
— система обучится оптимизироваться именно на них.
То есть ИИ будет эффективно вести нецелевой трафик.
Что мы сделали иначе в Rivox AI
Мы начали с главного: а что вообще отличает покупателя от “просто зевнувшего кликера”?
Ответ: поведение на сайте.
То, как человек двигается по странице, как быстро начинает взаимодействовать, сколько времени проводит на карточке товара, возвращается ли к нему и т.д.
🧠 В Rivox AI мы фиксируем десятки поведенческих сигналов:
- engagement speed
- scroll depth / speed
- hover на карточке товара
- возврат к товару
- фокус на CTA
- взаимодействие с формами
На основе этих данных мы обучаем ML-модель, которая в режиме сессии предсказывает, насколько поведение похоже на поведение покупателя.
Как это работает в рекламе
Когда модель уверена, что пользователь ведёт себя как покупатель, мы отправляем в Яндекс.Метрику виртуальную цель (например, rivox_goal_2). Это заменяет "пустые" заявки и даёт системе более точный сигнал.
💥 В результате:
- AI Яндекса начинает обучаться на качественных сессиях, а не на случайных кликах.
- Вы не трогаете ставки, бюджеты и креативы.
- CPA начинает снижаться — просто потому, что система работает с правильными данными.
Кейс
Один из клиентов — ecom-магазин техники, бюджет 850 000 ₽ в месяц. До подключения Rivox AI реклама “билась” по заявкам, 40% из которых были фрод или пустые лиды.
После подключения:
- CPA снизился на 31%
- количество повторных продаж выросло (AI начал приводить качественный трафик)
- эффективность кампаний стабилизировалась, даже при росте конкуренции
PS: Умный ИИ — это не про инструменты, а про то, на чём он обучается
Если реклама не даёт результат — дело не в стратегиях, а в данных. В Rivox AI мы решили это, обучив модель на реальном поведении пользователей. Без доступа к CRM, без вмешательства в воронку, без “магии”.
👉 Подробнее: https://rivox.io/blog/chto-takoe-rivox-ai 🌐 Или сразу посмотреть, как работает: https://rivox.io