Почему в рекламе побеждают те, кто предсказывает поведение, а не фиксирует заявки
Заявка — не показатель успеха. Она может быть случайной, фродовой или пустой. Настоящий показатель — поведение, которое приводит к покупке.
Именно поэтому самые эффективные рекламные стратегии сегодня переходят от простых целей к поведенческой аналитике и предиктивной модели сессий. Разбираемся, как это работает, на чём основывается и как внедрить без CRM и IT-ресурсов.
📉 Проблема: заявки лгут
Бизнес ориентируется на конверсии. Но сами конверсии — это часто:
- автоклики,
- мусорные заявки,
- тесты бота/конкурента/контент-менеджера,
- люди, которые “передумали”.
Если вы обучаете рекламную систему на этих событиях — она будет приводить ещё больше таких людей.
Вся автоматизация в Яндекс.Директе — от автостратегий до look-alike — зависит от качества обучающих данных. Плохие цели → плохие прогнозы → дорогой, неэффективный трафик.
🤖 Как работают модели предсказания поведения
Вместо того чтобы фиксировать факт заявки, модель оценивает вероятность того, что человек купит, ещё до того, как он что-либо заполнил.
Она обучается на поведенческих паттернах:
- скорость вовлечения (engagement_speed),
- глубина скролла (scroll_depth_max),
- возврат к товару (returned_to_same_product),
- активность на карточке (focus_time_on_product_card),
- взаимодействие с формой (form_interaction),
- частота действий (interactions_per_minute).
На основе этих признаков формируется поведенческий профиль сессии, и система делает прогноз: будет ли покупка или нет.
🔬 Почему это точнее, чем заявка
Простой пример:
👤 Пользователь А — вернулся на сайт 3 раза, 5 минут изучал товар, заполнил форму.
👤 Пользователь Б — кликнул на “Оформить” и ушёл через 1 секунду.
Оба — “заявка” в Метрике. Но поведение А говорит о высоком намерении, а Б — просто о случайном действии.
Системы, которые умеют предсказывать поведение, не просто фильтруют лиды — они перестраивают всю механику работы рекламных алгоритмов.
🛠 Как это работает в Rivox AI
Мы в Rivox AI внедрили поведенческий подход для оценки трафика и запуска целей в Яндекс.Метрике. Что происходит под капотом:
- Сайт клиента подключает SDK — скрипт, который фиксирует поведение пользователя (в том числе scroll, hover, клики, возвраты и пр.).
- Модель в облаке обучается на основе десятков паттернов поведения.
- Во время сессии система прогнозирует вероятность конверсии.
- Если вероятность высокая — в Яндекс.Метрику уходит виртуальная цель (rivox_goal_0, rivox_goal_1 и т. д.).
- Директ начинает обучаться не на "шуме", а на реальных сигналах покупки.
📌 Подробнее: https://rivox.io/blog/chto-takoe-rivox-ai
📊 Результаты внедрения
Один из клиентов — маркетплейс в сегменте DIY — имел бюджет 1 500 000 ₽ в месяц и работал через агентство.
После внедрения Rivox AI:
- CPA снизился на 34% за 3 недели,
- увеличилось количество "живых" лидов,
- ROI вырос, несмотря на то, что ставки не менялись.
Ключевой эффект — качество обучающего сигнала. Даже при том же трафике и тех же объявлениях система училась на лучших данных.
💡 Почему это особенно важно в 2025 году
- Конкуренция в Яндексе растёт: ставки увеличиваются, а конверсии падают.
- Автоматизация захватила всё — и качество входных данных стало решающим.
- Устаревшие цели уже не работают: их “жмут” все — и ИИ путается.
- Самый ценный актив сегодня — понимание поведенческих паттернов и умение управлять ими в real-time.
PS: Не цель определяет успех, а намерение
Rivox AI — это инструмент, который помогает бизнесу перейти от "фиксации событий" к "предсказанию намерений". Без доступа к CRM, без сложной интеграции, без зависимости от агентства.
👉 Подробнее: https://rivox.io 📚
Или почитайте более подробную статью об этом в блоге Rivox AI