# Создание моделируемой конверсии
# Основные настройки
# Название
Произвольное название, по которому вы будете узнавать конверсию в списке.
Примеры:
- «Вероятно оформит заказ»
- «Вероятно оставит заявку в течение 7 дней»
- «Холодный трафик — прогрев»
При создании название может генерироваться автоматически на основе выбранных целей и типа. Вы можете изменить его вручную в любой момент — автогенерация отключится.
# Статус
Отображается только при редактировании существующей моделируемой конверсии.
| Статус | Описание |
|---|---|
| Работает | Модель активна: система собирает данные и генерирует предсказания |
| Остановлено | Модель приостановлена, предсказания не генерируются |
| В архиве | Модель перемещена в архив |
# Тип
Самый важный параметр — определяет логику и горизонт предсказания. От него зависит, под какие рекламные задачи подходит конверсия.
# Односессионная
Перфоманс-оптимизация, приводящая пользователей, которые совершат конверсию в текущей сессии.
Модель предсказывает вероятность конверсии прямо в текущем визите пользователя. Это самый простой и понятный тип.
Когда использовать:
- Короткий цикл принятия решения (купили в тот же визит)
- Интернет-магазины с импульсными покупками
- Сервисы с мгновенной регистрацией или подпиской
- Когда нужно быстро проверить работу системы
Плюсы: Результат легко проверить в Яндекс.Метрике — виртуальная конверсия и реальная происходят в той же сессии, поэтому их легко сопоставить даже в простой аналитике.
Ограничение: Не подходит для длинных циклов — если пользователь обычно думает несколько дней перед покупкой, модель не увидит этих касаний.
# Брендформанс
Оптимизация всей цепочки касаний пользователя и всех рекламных кампаний в ней, кроме последней сессии. Привлекает людей, для которых этот переход важен с точки зрения увеличения вероятности покупки, но не тех, кто купит прямо сейчас (изоляция от перфоманса).
Модель оценивает ценность каждого «прогревающего» касания — тех переходов, которые не приводят к покупке напрямую, но повышают её вероятность в будущем.
Когда использовать:
- Длинный цикл принятия решения (несколько дней или недель)
- Нужно оптимизировать медийные и охватные кампании отдельно от перфоманса
- Хотите, чтобы брендформанс-кампании приводили аудиторию, которая потом конвертируется через перфоманс, но не конкурировали с ним
Пример: Пользователь увидел баннер → добавил сайт в закладки → вернулся через неделю через поиск и купил. Брендформанс-модель оценит первый переход как ценный и будет оптимизировать кампании на такую аудиторию.
Дополнительный параметр — Окно прогнозирования (3–90 дней, по умолчанию 7). Меньшее окно лучше для горячего трафика, большее — для холодного.
# Многосессионная
Оптимизация всей цепочки касаний пользователя и всех рекламных кампаний в ней, исходя из ценности каждого касания.
Модель оценивает вклад каждой сессии — включая последнюю. Это наиболее полный тип атрибуции: система управляет всеми рекламными кампаниями как единым механизмом.
Когда использовать:
- Длинный цикл с несколькими точками контакта
- Нужно правильно распределить бюджет между всеми каналами (поиск, РСЯ, ретаргетинг, соцсети)
- Хотите получить «автоматический медиа-микс»
Отличие от Брендформанса: Многосессионная включает последнюю сессию (перфоманс), Брендформанс — исключает её. Используйте Брендформанс, если уже есть отдельная перфоманс-кампания и не хотите, чтобы они конкурировали.
Дополнительный параметр — Окно прогнозирования (3–90 дней, по умолчанию 7).
Аудиторные сегменты — отдельный продукт («Реклама → Аудиторные сегменты»), не тип моделируемой конверсии. См. документацию по аудиторным сегментам.
# Предсказываем
Что именно модель оптимизирует. Влияет на то, как обучается модель и какие данные о ценности передаются в рекламные системы.
| Значение | Когда использовать |
|---|---|
| Количество конверсий | Когда важно максимизировать число конверсий независимо от суммы |
| Выручку | Когда нужно оптимизировать общий оборот |
| Валовую прибыль | Когда цель — маржа, а не выручка |
| LTV (Выручка) | Долгосрочная ценность клиента по выручке |
| LTV (Валовая прибыль) | Долгосрочная ценность клиента по прибыли |
Если вы выбрали цели с суммой выручки, система может предложить автоматически переключиться на метрику «Выручка» — это позволит обучить более точную модель.
Частый вопрос: Стоит ли сразу выбирать «Выручку» вместо «Количества конверсий»?
Да, если ваши цели содержат данные о сумме заказа (например, ecommerce-цели с ценностью). Модель, обученная на выручке, будет приводить более ценных клиентов, а не просто больше клиентов.
# Атрибуция
Определяет, как учитываются конверсии при обучении модели — когда в одной сессии или для одного пользователя произошло несколько конверсий.
| Значение | Описание |
|---|---|
| Суммировать все конверсии | Каждое срабатывание цели учитывается отдельно |
| Учитывать только первую конверсию для каждого пользователя | Только первая покупка пользователя за всё время |
| Учитывать только первую конверсию в каждой сессии | Значение по умолчанию |
| Учитывать только самую значимую конверсию для каждого пользователя | Только при метрике отличной от «Количество конверсий» |
| Учитывать только самую значимую конверсию в каждой сессии | Только при метрике отличной от «Количество конверсий» |
Практические советы:
- Интернет-магазин с повторными покупками: используйте «первую конверсию для каждого пользователя», если хотите привлекать новых покупателей. «Суммировать все» — если важны повторные покупки.
- Лидогенерация: обычно достаточно «первой конверсии в сессии».
- Дорогие товары (мебель, автомобили): «самая значимая конверсия» поможет модели фокусироваться на крупных заказах.
# Цели оптимизации
Цели, конверсию к которым предсказывает модель. Минимум одна цель обязательна.
Примеры хороших целей: покупка в ecommerce, оплата заказа в CRM, квалифицированный лид.
Важно: Лучше выбирать итоговые конверсии (покупка, оплата), а не промежуточные (просмотр страницы, клик по кнопке). Промежуточные цели дадут много срабатываний, но модель будет оптимизировать не то, что вам нужно.
Если вы изменили набор целей или тип атрибуции у существующей конверсии — после сохранения автоматически начнётся обучение новой модели. Старая модель продолжит работать до завершения обучения новой.
# Минус-цели
Цели, которые снижают вероятность отправки виртуальной конверсии для конкретного пользователя.
Примеры: спам-звонок, невыкупленный заказ, неквалифицированный лид.
Зачем нужны: Если пользователь уже купил — незачем продолжать тратить рекламный бюджет на его «прогрев». Минус-цели помогают исключить таких пользователей из оптимизации и не «сжигать» бюджет впустую.
# Условия срабатывания
Задают, для каких пользователей и страниц работает конверсия. Например, можно ограничить работу модели только посетителями страниц категории товаров.
Если условия не заданы — модель работает для всех посетителей сайта.
# Интеграции
Подключение рекламных систем и источников сигналов — в карточке конверсии и в настройках проекта.
Полный список платформ и сценариев: Интеграции моделируемых конверсий.
← Что это Интеграции →