Яндекс обновил алгоритм ставок: рост конверсий на 10% и смена метрик эффективности
Новый алгоритм Яндекса анализирует более 25 сигналов поведения пользователя, что втрое превышает прежние возможности системы. Рекламодатели получают рост конверсий на 10% без увеличения бюджета, но теперь выигрывают те, кто умеет передавать полные данные о действиях клиентов.
Яндекс обновил алгоритм управления ставками в рекламной системе, внедрив новую модель прогнозирования конверсий. Решение использует «многоголовую» архитектуру, где несколько нейросетей одновременно анализируют более 25 сигналов поведения пользователя, что втрое превышает предыдущие показатели. Тесты подтвердили рост конверсий на 10% при сохранении рекламного бюджета.
Как работает новая архитектура
Вместо оценки одного клика система теперь рассматривает весь путь клиента по сайту. Модель учитывает промежуточные действия: глубину просмотра, время на странице и добавление товаров в корзину. Это позволяет оценить намерение купить даже если сделка не была совершена мгновенно.
Ключевые изменения в логике работы:
- Комплексный анализ: Нейросети обрабатывают разные типы данных параллельно, от первого клика до отложенной покупки.
- Учет задержки: Система корректно оценивает кампании с долгим циклом принятия решения, например, в сегментах недвижимости, авто или туризма.
- Оперативность: Встроенная прокси-модель улавливает изменения в поведении аудитории в реальном времени без необходимости долгого переобучения основной системы.
Важный нюанс: Рекламодатели получают возможность извлекать пользу из посещений, которые не привели к мгновенной покупке, но показали высокий интерес пользователя.
Экономический эффект и зоны применения
Новая модель уже работает в кампаниях Поиска и Рекламной сети Яндекса (РСЯ), охватывающей более 90 000 партнерских площадок, включая сайты, приложения и телевидение. Основная выгода заключается в оптимизации бюджета: система формирует ставку в аукционе, ориентируясь на реальную вероятность целевого действия, а не на гипотетические сценарии.
Это особенно актуально для категорий, где пользователь долго сравнивает предложения:
- Недвижимость.
- Автомобили.
- Электроника.
- Туристические услуги.
Рекламные показы направляются тем, кто с наибольшей вероятностью совершит покупку, оставит заявку или скачает приложение, что снижает затраты на привлечение нецелевой аудитории.
Операционные последствия и тренды
- Смена метрик эффективности: Бизнесу придется пересмотреть подход к оценке рекламных кампаний, сместив фокус с мгновенных кликов на долгосрочное поведение и промежуточные микро-конверсии.
- Рост конкуренции за качественный трафик: Поскольку система точнее определяет намерения, стоимость привлечения «горячих» клиентов в аукционе может вырасти, так как рекламодатели будут охотнее платить за пользователей с высокой вероятностью покупки.
- Требования к данным: Для корректной работы модели рекламодателям необходимо обеспечить качественную передачу сигналов о действиях пользователей на сайте, так как алгоритм зависит от полноты данных о поведении.
Стоит учесть: Внедрение прокси-модели позволяет системе адаптироваться к изменениям рынка быстрее, чем при традиционном переобучении, что критично в периоды резких сдвигов потребительского спроса.
Источник: yandex.ru
