Аудиторные сегменты

Предиктивная сегментация посетителей по вероятности и ценности будущей конверсии — для ретаргетинга и корректировок ставок. Внутри — ансамбль ML моделей, который пересчитывает теплоту в реальном времени и отдаёт готовые сегменты прямо в Директ, VK Рекламу и Google Ads.

5уровней теплоты на каждого посетителя
realtimeпересчёт скоринга на каждом действии
3 моделиP(buy), E(revenue), E(margin) в связке
+30…60%— рост эффективности бюджета на проектах

5 уровней теплоты

Делим аудиторию не на «купит / не купит», а по намерению купить

Под капотом — ансамбль предиктивных моделей: градиентный бустинг по поведенческим признакам, sequence‑модель по цепочке кликов и отдельная модель по карточкам товара. На выходе каждый посетитель получает скор от 0 до 1 и попадает в один из пяти бакетов — они и улетают в Директ и VK Рекламу как готовые сегменты.

~60% аудитории

Холодный

Поверхностные визиты, быстрые отказы. Не стоит тратить на них дорогой ретаргетинг.

  • 1 страница, выход за 5 сек
  • нет скролла и кликов
  • источник — шумные площадки
−40% к ставкеисключаем из ретаргетинга
~22% аудитории

Средний

Изучают, сравнивают и ещё не готовы. Здесь работают аргументы и понятный следующий шаг.

  • 2–4 страницы за визит
  • смотрят разделы и фильтры
  • возвращались 1 раз
−15% к ставкемягкое касание, контент-ретаргет
~12% аудитории

Выше среднего

Уже показывают намерение. Можно ускорять решение предложением или подборкой.

  • открывали карточку товара
  • сравнивали 2+ позиции
  • дошли до доставки/цены
базовая ставкаретаргет с подборкой и отзывами
~5% аудитории

Горячий

Высокая вероятность конверсии. Здесь логично усиливать ставку и ретаргетинг.

  • добавление в корзину/избранное
  • возврат в 2+ сессий
  • клик по CTA, но без отправки
+25% к ставкеагрессивный ретаргет, спецпредложение
~1% аудитории

Ультра горячий

Самая ценная аудитория. Её нужно довести без трения и лишних барьеров.

  • начали оформление, не дошли
  • оставили контакт без заявки
  • высокий LTV-сегмент по истории
+60% к ставкемаксимальный приоритет, ручной фоллоу-ап

Главное — не давить одинаково на всех

Холодным нужны доверие и мягкое касание. Средним — сравнение и аргументы. Горячим — быстрый путь к заявке.

  • Меньше шума. Не тратим бюджет на тех, кто не купит — их большинство.
  • Больше выкупа. Догоняем именно тех, у кого вероятность покупки уже видна.
  • Управляемая экономика. Внутри одной кампании одновременно работают пять полос ставок.

Что дают сегменты

Шесть рабочих сценариев, под которые сегменты уже отгружаются «из коробки»

Каждый сценарий — это не идея на будущее, а конкретная схема: какие сегменты собрать, куда выгрузить и что получить в экономике. Числа в карточках — медиана по нашим e‑com проектам за первые 30 дней.

01Ретаргетинг

Ретаргетинг по перспективным

Не догонять всех посетителей подряд. Собирать отдельные аудитории из пользователей, у которых есть заметная вероятность покупки.

−38%охват ретаргета
×1.7CR из показа в заявку
02Корректировки

Повышение ставок для горячих

Если пользователь близок к покупке, можно дать рекламной системе больше свободы выиграть контакт именно с ним.

+25–60%к ставке на горячих
+18%выкуп горячего трафика
03Корректировки

Снижение ставок для холодных

Если вероятность покупки низкая, бюджет лучше не тратить с той же интенсивностью, что на сильные сегменты.

−40%ставка на холодных
−22%CPL по кампании
04Качество

Проверка качества трафика

Сегменты показывают, какие кампании приводят будущих покупателей, а какие дают много визитов без коммерческого смысла.

5 теплотразрез по кампании
realtimeобновление скоринга
05Look-alike

LAL по горячим, а не по покупателям

Похожие аудитории строятся не на тех, кто уже купил (их мало), а на горячих ещё до покупки — их кратно больше, и LAL обучается точнее.

×6–10размер ядра для LAL
+12%CR на похожих
06LTV

Сегменты по выручке и LTV

Отдельные модели предсказывают не только вероятность покупки, но и ожидаемый чек. Можно отдельно догонять «дорогих» — тех, кто в среднем приносит больше.

+ROIна дорогих сегментах
2 моделиP(buy) и E(revenue)

Интеграции

Сегменты можно использовать в ретаргетинге и корректировках ставок

Скоринг считается у нас в реальном времени, бакеты улетают в рекламные системы стандартными механиками — никаких прокладок и кастомных серверов на вашей стороне. Ниже — что именно передаём, как часто и что с этим можно сделать.

основной сценарий

Яндекс Директ

Главный сценарий: повышать ставки на горячих, понижать на холодных и запускать ретаргетинг точечно.

  • Корректировки внутри одной кампании
  • Ретаргет по горячим и ультра-горячим
  • Исключение холодных из охвата
  • Связка с Метрикой через ClientID
Сегменты Метрики обновление ≈ раз в час
нативная связка

VK Реклама

Используйте горячие сегменты для повторного касания и исключайте бесперспективный трафик.

  • Передача аудиторий через VK Pixel
  • Похожие аудитории по горячему ядру
  • Исключения по холодным сегментам
  • Работает с кабинетами агентств
VK Pixel + API обновление ≈ раз в час
через GTM/GA4

Google Ads

Передавайте сегменты как аудитории для кампаний, где важно догонять только вероятных покупателей.

  • События в GA4 с теплотой
  • Аудитории Google Ads по сегменту
  • Корректировки по device + сегменту
  • Работает в международных аккаунтах
GTM → GA4 → Ads realtime через dataLayer
5
сегментов на каждую кампанию.Можно работать всеми пятью или любой комбинацией — от «отрезаем холодных» до «усиливаем только ультра‑горячих».
0
дополнительных пикселей и тегов.Используем уже стоящий счётчик Метрики и стандартный механизм аудиторий Директа и VK Рекламы.
сегментов и кампаний.Не считаем подключённые рекламные аккаунты и количество кампаний — одна цена за контур данных.

Как это работает?

Предиктивные AI модели предсказывают, с какой вероятностью пользователь купит у нас в обозримой перспективе

User image

Был у нас 2 раза

Список клиентов

User

User #1243

Заходил 2 раза
User

User #345

Кликал по баннеру

Как работает?

Предиктивные AI модели предсказывают вероятность покупки
Вероятность покупки на следующей неделе:

12%

Например: 100 000 пользователей зашло на сайт

Users many

100 000

пользователей зашло всего
Arrows
3 Users

60 000

больше не вернутся
3 Users

39 500

будут кликать по рекламе, но не купят
User and cart

500

по итогу совершат покупку

Аудиторные сегменты по выручке и прибыли Новый

Разделяйте аудитории не только по вероятности конверсии, но и по ожидаемой выручке или прибыли от итогового действия.

Концентрируйтесь на доходных сегментах, а не только на конверсионных.

Segments income
P(buy)

Вероятность покупки

Классическая модель скоринга. Отвечает на вопрос «купит / не купит» и даёт пять бакетов теплоты.

E(revenue)

Ожидаемая выручка

Отдельная регрессионная модель прогнозирует чек — на каких посетителях экономика сделки выше средней.

E(margin)

Ожидаемая маржа

С учётом скидок, возвратов и структуры корзины. Бюджет идёт туда, где итоговая прибыль выше — а не там, где красивее CR.

P × E

Скор «ценный покупатель»

Произведение вероятности и ожидаемой выручки. На него удобно строить ретаргет «дорогих» и LAL по ценному ядру.

важно

В закупке часто всё внимание уходит на CR — и кампания технически «работает», но тащит дешёвые заказы. Сегменты по выручке и марже разворачивают приоритет: ставка повышается там, где модель ждёт дорогую и маржинальную сделку, а не любую конверсию.

Что даёт

Предиктивный ретаргетинг

Зачем показывать ретаргетинг всем посетителям сайта, если можно сосредоточиться на 5% аудитории, которая принесёт большую часть конверсий?

User icon

5%

Умные корректировки

Делайте повышенные корректировки под горячую, но не купившую аудиторию

Делайте пониженные корректировки под холодную аудиторию с низкой вероятностью покупки

Меньше холостого охвата

Холодные не попадают в ретаргет — перестаёте платить за контакты, которые никогда не конвертятся.

−38% охват ретаргета

Больше выкупа горячего

Повышенная ставка на ультра‑горячих помогает выиграть аукцион именно там, где сделка близка.

+18% выкуп горячего

Одна кампания, пять ставок

Не надо плодить отдельные кампании под каждую теплоту — внутри одной работают пять полос корректировок.

5 уровней / 1 кампания

LAL по горячим

Похожие аудитории строятся не на узком ядре покупателей, а на кратно большем ядре «горячих ещё до покупки».

×6–10 размер ядра
Без сегментов
  • Один ретаргет на всех, включая «зашёл и ушёл»
  • Ставка одинаковая для холодных и горячих
  • LAL по узкой базе покупателей
  • Качество кампаний оценивается только по CR
С аудиторными сегментами
  • Догоняем только тех, у кого вероятность покупки заметная
  • Пять полос ставок внутри одной кампании
  • LAL по широкому ядру горячих ещё до покупки
  • Видно, какие кампании ведут именно покупателей, а не «красивые визиты»

Рекламный бюджет

После корректировки по аудиторным сегментам и с умным ретаргетингом

Было

Стало

Потратили

4.12 млн. ₽

3.59 млн. ₽

Продаж

366

429

CPL

11 256 ₽

8 368 ₽

Получили в 1.17 раз больше продаж и сократили CPL в 1.34 раза.

Эффективность рекламного бюджета выросла на 56%!

Расскажите о задаче.
Соберём решение
под ваш бизнес.

Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.

  • Пишет живой менеджер, не бот
  • NDA по умолчанию,
    ничего не уйдёт наружу
  • Никаких почтовых цепочек и спама
Ответим в течение 1 рабочего дня

Подойдёт Telegram-ник или номер телефона.

+ 9 модулей стека — в одной лицензии, без доплат

Берёте Аудиторные сегменты — остальной рекламный стек получаете бесплатно

Одна лицензия — всё ниже уже внутри. Без доплат и кросс‑сейла.

9 модулей в одной лицензии

С нами работают

> 60 млрдAPI вызовов в месяц
300+проектов
7стран присутствия

С нами уже работают ведущие агентства

Ответы на часто задаваемые вопросы