Домой Новости ИИ Яндекс внедрил в рекламную систему новую модель прогнозирования конверсий

Яндекс внедрил в рекламную систему новую модель прогнозирования конверсий

Новая «многоголовая» архитектура анализирует весь путь пользователя и позволяет повысить эффективность кампаний в среднем на 10%.

Яндекс представил обновленную модель прогнозирования конверсий, предназначенную для оптимизации управления ставками в рекламных кампаниях. Ключевым нововведением стала «многоголовая» архитектура: система объединяет работу нескольких нейросетей, каждая из которых специализируется на конкретных типах данных. Такой подход позволяет анализировать не просто разрозненные действия, а полный путь пользователя на ресурсе. Согласно результатам предварительных тестов, внедрение инструмента обеспечивает рекламодателям в среднем на 10% больше конверсий при сохранении прежнего уровня затрат.

Алгоритм теперь учитывает более 25 различных сигналов, что в три раза превышает показатели предыдущих версий. Система фиксирует глубину просмотра страниц, длительность сессий, добавление товаров в корзину и иные промежуточные взаимодействия, которые в совокупности свидетельствуют о реальном намерении клиента совершить покупку.

График роста эффективности рекламных кампаний Яндекс
Обновленная модель использует более 25 различных сигналов для анализа поведения пользователей Источник: ir.yandex.ru

Алексей Штоколов, директор по продуктам и искусственному интеллекту Яндекс Рекламы, отмечает, что путь от первого контакта с рекламой до финального приобретения товара зачастую растянут во времени, тогда как эффективность объявлений должна оцениваться быстро. Архитектура модели позволяет точно прогнозировать конверсию за счет одновременной обработки данных: от первичного клика до отложенных транзакций. Таким образом, полезная информация извлекается даже из визитов, не закончившихся целевым действием немедленно.

Возможность отслеживания отложенных конверсий критически важна для ниш с длинным циклом принятия решения, таких как недвижимость, автомобили, электроника и туристические услуги, где пользователи часто тратят недели на изучение предложений и многократные возвраты на сайты.

Роль прокси-модели в реальном времени

Фундаментальным компонентом новой архитектуры стала встроенная прокси-модель. Она выступает своеобразным посредником, фиксирующим актуальные изменения в поведении аудитории без необходимости долгого переобучения. Эти данные оперативно передаются основной нейросети, что позволяет системе «понимать» намерения пользователя еще до совершения покупки и корректировать ставки в аукционе в режиме реального времени.

Результатом становится более эффективное распределение рекламного бюджета: показы приоритетно направляются тем пользователям, чья вероятность совершить целевое действие (покупку, звонок, заявку или скачивание приложения) наиболее высока.

Обновленная система уже функционирует в рекламных кампаниях на Поиске и в Рекламной сети Яндекса (РСЯ). На текущий момент в РСЯ включены собственные сервисы компании и свыше 90 000 партнерских площадок, включая приложения, сайты, мессенджеры и CTV.

Источник: https://ir.yandex.ru