Ранее мы умели очень хорошо автоматически адаптировать моделируемую конверсию "вбок". Теперь умеем и "вниз"

Начиная с какого-то момента все новые моделируемые конверсии или обученные заново старые становятся градиентарными, и фактически оптимизируются не только по цели оптимизации, что вы указали прямо, но по всей воронке, которая предшествует этой цели и немного по воронке, которая идет после этой цели.

Предположим, что мы хотели бы оптимизировать по покупке. Но покупок у нас очень мало, даже если виртуальных конверсий будет в 10 раз больше, чем реальных, то вероятно нам будет тяжело оптимизировать новую холодную кампанию.

Градиентарные моделируемые конверсии поймут, что кампания голодает, начнут с виртуальных конверсий по лиду, потом перейдут к виртуалкам по квал лиду и наконец дойдут до оптимизации по покупке. И все это полностью автоматически.

И даже когда мы дойдем до конца воронки, мы все равно будем неявно учитывать квальность, разное ожидание теоретического среднего чека и другие вещи, которые должны делать лидов лучше, даже если никаких конечных сигналов этой "лучшести" мы не получаем.

На данный момент функционал выключаем в настройках моделируемой конверсии.

Так же добавили очень много функционала учета того как именно у вас настроено в Директе и этого влияния на оптимизацию.

  1. Сколько вы добавили моделируемых конверсий в одну рекламную кампанию
  2. Используете ли вы пакетные стратегии
  3. Какие используются (и используются) ли реальные конверсии вместе с виртуальной

Теперь все это будет максимально точно учтено, чтобы в каждом случае постараться выжать максимум из вводных.

Но самое главное - не забудьте подключить Директ в интеграции с Яндексом и включить синхронизацию нужного аккаунта. Дальше magic произойдет уже сам.