Кто купит, а кто просто кликнул: как предсказание сессий меняет рекламу

Именно поэтому всё больше маркетологов в 2025 году переходят к предсказанию сессий, а не просто отслеживанию кликов.

Почему «заявка» больше не работает

Когда Яндекс.Директ обучается на классических целях (типа «нажал кнопку» или «заполнил форму»), он видит картину, где:

1. каждый клик считается равнозначным,
2. система не знает, сколько лидов реально «живые»,
3. а обучение основано на прошлых событиях, а не на намерениях.

📉 Результат — реклама оптимизируется на то, что легко достигнуть, а не на то, что приводит к продажам.

Что такое предсказание сессии

Вместо того чтобы ждать заявки, модель в момент сессии анализирует поведение пользователя и определяет, насколько оно похоже на поведение покупателя.

Это называется session scoring — прогноз конверсии ещё до её наступления.

Какие сигналы учитываются

В Rivox AI мы фиксируем десятки признаков, которые помогают построить «поведенческий портрет» сессии:

1. engagement_speed — как быстро начал взаимодействовать
2. scroll_per_interaction — прокрутка в привязке к активности
3. hover_duration_avg — средняя длительность наведения на карточки
4. return_visits — вернулся ли к товару
5. cta_visible — был ли в зоне видимости CTA
6. form_interaction — начал ли что-то заполнять

📊 На основе этих и других метрик модель считает score — вероятность, что эта сессия закончится конверсией.

Как работает с Яндекс.Директ

Когда модель уверена, что поведение соответствует будущей покупке, Rivox AI отправляет в Яндекс.Метрику виртуальную цель (например, rivox_goal_3).

В этот момент:

1. система считает, что произошла «конверсия»,
2. и начинает искать похожих пользователей.

🧠 Таким образом, обучение Яндекс.Директа происходит на сильных сигналах, а не на случайных кликах.

Что даёт бизнесу

1. Снижение CPA до 30–35% — без трогания ставок.
2. Более стабильная реклама в долгую: система обучается на паттернах поведения, а не шумных лидах.
3. Можно использовать даже без доступа к CRM — только SDK и Метрика.

Кейс

Компания с 200+ РК в eCommerce сегменте внедрила Rivox AI и начала собирать поведенческие данные. После 2 недель модель начала отдавать стабильные виртуальные цели.

Результат:

1. CPA снизился на 31%
2. рекламный трафик стал более «дожимаемым» в ретаргете
3. увеличился ROI на фоне той же медиаспенд

📈 Подробнее: https://rivox.io/blog/virtualnye-tseli-yandex-metrika

PS: От кликов к вероятности

AI в рекламе — это не магия. Если вы продолжаете обучать систему на «Спасибо за заявку» — вы просто масштабируете ошибки.

В Rivox AI мы переходим от событий к предсказаниям. SDK анализирует сессию, считает score, и отправляет виртуальную цель только тогда, когда поведение действительно сигналит о покупке.

👉 Подробнее: https://rivox.io