Sales Ninja — документация

# Моделируемые конверсии

Раздел админки: Реклама → Моделируемые конверсии (/modeled-conversion).

ML-продукт: предсказывает вероятность цели в сессии (или в цепочке сессий) и отправляет виртуальные конверсии в рекламные системы.

Отдельные продукты

Аудиторные сегменты и антибот настраиваются в своих разделах, не как «тип» моделируемой конверсии.

# Какие задачи решают

# Реклама работает даже при малом количестве конверсий

Рекламные алгоритмы обучаются на конверсиях. Чем их больше — тем точнее автостратегия. Но если реальных конверсий мало (например, оформлений заказа), алгоритм «голодает» и кампании нестабильно работают или вовсе теряют трафик.

Моделируемые конверсии решают эту проблему: система предсказывает, кто с высокой вероятностью купит, и отправляет виртуальную конверсию в рекламный кабинет уже сейчас — не дожидаясь реальной покупки.

# Обучение новых кампаний в 3–10 раз дешевле

На обучение одной рекламной кампании обычно уходит от десятков до сотен тысяч рублей. Даже потратив бюджет, часто не удаётся обучить кампанию — из-за нехватки конверсий автостратегия быстро «протухает».

Моделируемые конверсии позволяют обучить кампанию в 3–10 раз дешевле и поддерживать её работу даже в несезон.

# Правильное распределение бюджета между кампаниями

Пользователь редко покупает с первого касания. Типичный путь:

  1. Зашёл через поиск Яндекса
  2. Кликнул на баннер РСЯ на другом сайте
  3. Вернулся через ретаргетинг ВКонтакте
  4. Через несколько дней набрал адрес сайта и купил

Рекламные платформы не могут правильно оценить ценность каждого касания и распределить бюджет исходя из неё. Моделируемые конверсии — могут.

# Автоматический медиа-микс

Рекламные платформы умеют обучать автостратегии только для последнего касания — сессии, в которой пользователь совершает конверсию. Моделируемые конверсии позволяют обучать автостратегии любых рекламных платформ на любом этапе длинного пользовательского пути — от горячего до самого холодного трафика.

Система автоматически оценивает ценность каждого пользователя на каждом касании и управляет сотнями рекламных кампаний в разных платформах так, чтобы они оптимально работали вместе.

# Оптимизация холодного трафика

Для прогрева аудитории часто закупается большой объём холодного и дешёвого трафика. Но на этапе прогрева совершается очень мало конверсий, что мешает оптимизации. Моделируемые конверсии позволяют оптимизировать даже максимально холодный трафик и резко повысить его эффективность.

# Как работает

Моделируемая конверсия проходит три стадии:

# Копим данные

После создания система собирает информацию о визитах и конверсиях. На этом этапе предсказаний нет — идёт накопление обучающей выборки. На карточке конверсии отображается прогресс готовности к следующему этапу.

# Проверяем

Когда данных достаточно, система обучает ML-модель и проверяет её качество. Если модель прошла проверку — переходит в рабочий режим. Если нет — продолжается накопление данных.

# Модель готова

Модель обучена и работает. Система генерирует виртуальные конверсии и отправляет их в подключённые рекламные системы через интеграции. На карточке отображаются ключевые метрики качества модели.

# Следующие шаги

← Создание →