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.
Как это работает?
Предиктивные AI модели предсказывают, с какой вероятностью пользователь купит у нас в обозримой перспективе
Был у нас 2 раза
Список клиентов
User #1243
Заходил 2 раза
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
100 000
пользователей зашло всего
60 000
больше не вернутся
39 500
будут кликать по рекламе, но не купят
500
по итогу совершат покупку
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.
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
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
Выше среднего
Уже показывают намерение. Можно ускорять решение предложением или подборкой.
- открывали карточку товара
- сравнивали 2+ позиции
- дошли до доставки/цены
Горячий
Высокая вероятность конверсии. Здесь логично усиливать ставку и ретаргетинг.
- добавление в корзину/избранное
- возврат в 2+ сессий
- клик по CTA, но без отправки
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
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.
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.
Вероятность покупки
Классическая модель скоринга. Отвечает на вопрос «купит / не купит» и даёт пять бакетов теплоты.
Ожидаемая выручка
Отдельная регрессионная модель прогнозирует чек — на каких посетителях экономика сделки выше средней.
Ожидаемая маржа
С учётом скидок, возвратов и структуры корзины. Бюджет идёт туда, где итоговая прибыль выше — а не там, где красивее CR.
Скор «ценный покупатель»
Произведение вероятности и ожидаемой выручки. На него удобно строить ретаргет «дорогих» и LAL по ценному ядру.
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?
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 ретаргетаБольше выкупа горячего
Повышенная ставка на ультра‑горячих помогает выиграть аукцион именно там, где сделка близка.
+18% выкуп горячегоОдна кампания, пять ставок
Не надо плодить отдельные кампании под каждую теплоту — внутри одной работают пять полос корректировок.
5 уровней / 1 кампанияLAL по горячим
Похожие аудитории строятся не на узком ядре покупателей, а на кратно большем ядре «горячих ещё до покупки».
×6–10 размер ядра- 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
- 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»
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.
Ретаргетинг по перспективным
Не догонять всех посетителей подряд. Собирать отдельные аудитории из пользователей, у которых есть заметная вероятность покупки.
Повышение ставок для горячих
Если пользователь близок к покупке, можно дать рекламной системе больше свободы выиграть контакт именно с ним.
Снижение ставок для холодных
Если вероятность покупки низкая, бюджет лучше не тратить с той же интенсивностью, что на сильные сегменты.
Проверка качества трафика
Сегменты показывают, какие кампании приводят будущих покупателей, а какие дают много визитов без коммерческого смысла.
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.
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.
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.
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
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
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
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%!
Давайте поговорим
Берёте Аудиторные сегменты — остальной рекламный стек получаете бесплатно
Это одна лицензия, а не набор отдельных продуктов. Без доплат, без кросс‑сейла — всё ниже сразу включено и работает в связке.
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов
Сотрудничаем с ведущими агентствами
Ответы на часто задаваемые вопросы
Что требуется для начала работы?
В техническом плане — только установить скрипт на сайт. Для удобства можно добавить интеграцию с Яндекс Метрикой, но умеем работать и без неё.
Все интеграции с нужными сервисами есть из коробки. Никакой доработки через программиста не требуется. Скрипт можно добавить напрямую в код сайта, через Google Tag Manager или Яндекс Метрику (для неё есть официальный шаблон).
Сколько времени занимает подключение?
Техническое подключение — буквально одна минута: установить скрипт и начать копить данные. Если речь о заключении договора и старте пилота — это может занять несколько дней в зависимости от вашего юридического отдела.
Кто занимается настройкой — мы сами или ваша команда?
Под каждый проект выделяется аккаунт-менеджер, который помогает на всём пути: установка скрипта, интеграция, ответы на вопросы, помощь в запуске и решение любых проблем в процессе работы.
Есть ли обучение / онбординг для команды клиента?
Да, есть полноценное обучение. Мы всё расскажем, покажем, проведём экскурсию по платформе и доведём до результата.
Нужен ли доступ к рекламному кабинету?
Не обязательно. Можно работать с сервисом, не предоставляя никаких доступов, или дать только доступ к Яндекс Метрике — этого достаточно.
Если хотите использовать дополнительный функционал на уровне API рекламной платформы — тогда потребуется подключение. Но это опционально.
Сколько данных нужно для обучения модели сегментации?
Минимум — 30 конверсий, оптимально — 60. Данные собираются со всех источников трафика, включая органику, без ограничений по времени.
Как быстро модель начинает работать после обучения?
После накопления нужного количества данных система автоматически запускает тренировку. Это занимает несколько часов, после чего можно добавлять интеграцию и сразу начинать работать.