Автостратегии Директа обучаются на конверсиях. Из-за специфики некоторых продуктов их было очень мало — единицы в месяц. Для нормальной прокачки автостратегий нужно 10−20 конверсий в неделю.

02.

Задержка сигнала

Между кликом и покупкой в b2b обычно проходит много времени. Поэтому сигнал о нужном действии доходил до системы слишком поздно.

03.

Мультиканальность

До покупки пользователи взаимодействовали с несколькими каналами. Из-за этого часть касаний терялась.

Проблема была не в настройках автостратегий, а в качестве данных. В b2b такие инструменты буксуют, потому что им не на чем нормально обучаться.

ноябрь 2024 — ноябрь 2025

Первый этап работ — классика

В это время решали стандартные задачи:

Итоги первого года сотрудничества радовали и клиента, и нас, но к этому моменту проблема плохого обучения автостратегий никуда не ушла. Чтобы ее решить, подключили ИИ-инструмент.

Через год добились мощных результатов:

Проводили аналитические работы. Делали срезы по полу/возрасту/устройствам/платежеспособности.

Занимались семантикой. Определяли конверсионные ключевые фразы и повышали ставки на них.

Экспериментировали с типами объявлений. Часть рекламных направлений продвигали с помощью товарных объявлений по фиду, позже настроили более традиционную РК с текстово-графическими объявлениями по ключам.

+85%

средний чек (х1.8 раз)

-52%

ДРР (↓ в 2 раза)

+84 п.п.

ROMI (вышли в плюс)

ноябрь 2025 — март 2026

Второй этап — ИИ-цели (предикт)

Подключили Sales Ninja на тестовый период. Инструмент платный, поэтому сначала решили проверить его. Это предиктивная замена стандартным целям Метрики в стратегиях Директа.

Что дает инструмент:

+29%

средний чек (x1.3 раз)

-23%

ДРР (↓ в 1.3 раза)

+48 п.п.

ROMI

Sales Ninja вычисляет готовность к сделке по косвенным признакам и в итоге дает более чистые сигналы для оптимизации.

Подключение ИИ-целей было частью комплексной работы. Параллельно мы перезапустили медийку с новыми сегментами, возобновили и переработали структуру перформанс-кампаний.

Что получили:

01.

Качество обрабатываемых данных

Алгоритм оценивает паттерн поведения, а не просто факт клика. Используется около 600 параметров оптимизации, при этом все делается автоматически. ИИ сопоставляет пользователя с теми, кто уже делал заказ, и отсеивает нецелевой трафик.

02.

Скорость обработки и обучения

Передает сигнал о высокой вероятности конверсии почти сразу после перехода пользователя на сайт. Система получает виртуальные транзакции до реальной покупки — обучение идет быстрее даже при длинном цикле сделки.

Константин Требунских

специалист по контекстной рекламе

Стандартным рекламным алгоритмам Яндекса для нормального обучения требуется примерно 10 конверсий в неделю на каждую кампанию — получить столько в условиях b2b сложно. Предикт работает иначе:

анализирует аудиторию, которая оставляет заявки (квалы, продажи);

выделяет микроконверсии, которые совершают все или большинство пользователей из п.1;

отправляет микроконверсии в аналитику, и на них оптимизируется реклама.

Это точно нужно брать на вооружение b2b с длинным циклом сделки.

Итог: из глубокого минуса — в уверенный плюс

+138%

Средний чек (₽), х2.4 раза

-63%

ДРР (%), ↓ в 2.7 раза

+132 п.п.

ROMI (%)

Благодаря качественным сигналам автостратегии привели больше конверсий и нашли ценных клиентов — тех, кто покупает дорогие лицензии и крупные пакеты. Мы получили хороший буст в довесок к нашей работе: кампании настраивали спецы УМа, решения по данным принимали тоже они. Без прокачанных человеческих мозгов таких результатов не получили бы.

Сейчас продолжаем работать с клиентом, масштабируем бюджет. Еще в планах — возродить продвижение одного перспективного направления.

Отзыв клиента

Спасибо команде за отличную работу и высокий уровень вовлеченности в проект. Для нас особенно ценно, что результат был достигнут не только за счет грамотной настройки рекламы и аналитики, но и благодаря глубокому погружению в наш бизнес. Команда действительно старалась разобраться в специфике наших продуктов, клиентов и процессов, а не работала по шаблону. Такой подход встречается нечасто, и именно он во многом помог добиться заметного роста эффективности рекламных инвестиций и бизнес-показателей.

Дарья Подгорная, руководитель отдела маркетинга интернет-магазина Softline

Результаты после подключения ИИ-целей и комплексной прокачки:

Протестируем новый формат объявлений

Подробно изучим ваш бизнес, найдем точки роста и составим стратегию продвижения.