Sales Ninja — та же AI‑платформа, которой пользуются крупные интернет‑магазины и банки. Только в конфигурации под средний бизнес и с недорогим трёхмесячным пилотом, чтобы убедиться на своих кампаниях до долгосрочного контракта.
Когда стандартного Директа уже мало, а полноценный enterprise — долго и дорого. Sales Ninja собран ровно под этот разрыв: профессиональный навороченный инструмент, который реально по карману растущему интернет‑магазину.
В среднем e‑com появляются задачи, которые не решаются настройкой кампаний в Директе и косметической правкой посадочных. Именно ради них корпорации и строят AI‑платформы. Sales Ninja — одна из них. Только мы собрали её так, чтобы она была доступна и тем, кто пока кратно меньше «миллиардных» конкурентов.
Признана крупнейшими корпоративными жюри: FINNEXT 2025, конкурс «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024 в ритейле. Это не «облегчённая версия для SMB» — это ровно тот же движок, тот же стек моделей, тот же контур данных.
Автостратегии настроены, креативы переделаны, минус‑слова добавлены. На следующий шаг роста стандартного кабинета уже не хватает — нужен другой класс обучающего сигнала. Это не «ещё одна гипотеза», а другой инструмент.
Полугодовое внедрение, миллионные авансы, отдельный отдел под подключение — всё это рассчитано на корпорацию, не на растущий интернет‑магазин. Мы убрали этот барьер: подключение за 1–2 недели, недорогой 3‑месячный пилот, дальше — решение по цифрам.
Боты в РСЯ, невыкуп, узкие сегменты «без сигнала», скликивание конкурентами — на средних объёмах это уже не 3–5 %, а ощутимая часть бюджета. Закрывается профессиональным AI‑стеком, а не ещё одной UTM‑разметкой.
Берёте один или оба — стеки тарифицируются по отдельности. Внутри каждого — собранный набор продуктов с общим движком. Без доплат за каждый отдельный модуль: купили стек — пользуетесь всем, что в нём, в нужных вам объёмах.
Предиктивная перфоманс‑оптимизация, AI Смарт‑фиды, аудиторные сегменты, антибот.
Аналитика и AI опросы — уже внутри.
AI персонализация и A/B‑тесты с многоруким бандитом.
Тарифицируется отдельно от рекламного.
В среднем магазине автостратегиям часто не хватает данных, чтобы хорошо учиться: конверсий мало, цикл «клик → выкуп» рвётся, узкие сегменты «висят в обучении». Мы даём кабинету плотный обучающий сигнал и закрываем дыры, в которые уходит бюджет.
Модель машинного обучения оценивает вероятность покупки в момент визита и отправляет в кабинет виртуальные конверсии — плотный, очищенный от мусора обучающий сигнал. Особенно ощутимо там, где реальных конверсий слишком мало, чтобы автостратегия дошла до нормального обучения.
Узкая семантика, региональные кампании, премиум‑категории — везде, где живых конверсий слишком мало для автостратегии. Виртуальные сигналы поднимают плотность в 5–15 раз, и кампания начинает реально оптимизироваться.
На тех же бюджетах кабинет видит больше качественного сигнала и реже уходит в нерелевантный трафик. Возврат на рекламные расходы растёт без увеличения бюджета.
Спам‑заявки, невыкупленные заказы и нецелевые лиды попадают в обучение и портят его. Мы маркируем такие визиты отрицательным сигналом — автостратегия учится не на мусоре.
Между «оставил заявку» и «оплатил» в ритейле — цепочка, которая не успевает в окно обучения. Модель предсказывает конечное событие в момент визита — автостратегия учится на том, что вам реально нужно.
Из вашего товарного каталога — чистые сегментированные фиды под каждый канал. AI находит 20 % товаров, которые приносят 80 % выручки, переписывает заголовки под канал и убирает мусорные позиции до того, как они начнут есть бюджет.
Реклама не может одинаково продвигать весь каталог. AI ранжирует SKU по вероятной отдаче и собирает фиды только из тех, которые окупают рекламу.
В Директе и на VK работает разный тон. AI генерирует заголовки и буллеты под каждый канал отдельно и учится на кликабельности и конверсии.
Нет в наличии, дубли, неверные категории, нет фото — вылетают автоматически до того, как съедят бюджет на показах.
AI делит посетителей на 5 уровней теплоты в реальном времени и отдаёт сегменты в Директ и VK. Не «гонять всех подряд», а поднимать ставки на горячих и опускать на холодных — внутри одной кампании, без отдельных аккаунтов.
Не надо плодить отдельные кампании под аудиторию. Внутри одной — пять полос ставок по вероятности покупки. Снижается стоимость холодного контакта, растёт выкуп горячего.
Догоняем рекламой только тех, у кого вероятность покупки заметная. Перестаём тратить бюджет на тех, кто пришёл случайно или уже ушёл к конкуренту.
Сразу понятно, какие кампании дают будущих покупателей, а какие — красивые цифры визитов без коммерческого смысла. Бюджет перетекает к первым.
Многослойная защита от нецелевого трафика: эвристика + общая обученная модель + ваша персональная модель. Бот‑трафик и скликивание отсекаются до того, как успевают съесть бюджет и испортить обучение автостратегии — на средних объёмах это часто заметная экономия бюджета.
Площадки, которые приводят ботов и нецелевые визиты, выявляются автоматически и минусуются. Не надо вручную ходить по отчётам.
Если визит похож на ботный, а конверсия всё‑таки случилась — в кабинет уходит минус‑цель. Автостратегия не учится на этом мусоре.
В конкурентных категориях скликивание выгодно конкурентам. Антибот ловит характерные паттерны и закрывает им доступ к вашему рекламному бюджету.
Когда низ воронки уже работает, охватные форматы оптимизируются по вероятности будущей продажи — а не по охвату ради охвата. Подключается, когда у вас уже есть устойчивый перфоманс‑трафик.
Медийная закупка с прицелом на поведение после показа. Каждый показ оценивается по вероятности привести покупателя — не по тому, в какую секунду посмотрели креатив.
Аналитический слой — самостоятельный продукт уровня корпорации. Здесь он идёт в комплекте с рекламным стеком: рекламу запускаете и тут же видите, что она реально приносит на сайте, и можете спросить аудиторию, что ей мешает дойти до покупки.
Слой поверх Яндекс Метрики, заточенный под e‑com: общая и товарная воронки в деньгах (карточка → корзина → оплата → выкуп), шесть моделей атрибуции (включая u‑shaped и с затуханием), AI‑инсайты по аномалиям, прогнозы выручки и сегментов.
ПодробнееНенавязчивые опросы во время визита, нацеленные на конкретные сегменты — «бросил корзину», «второй визит без покупки», «прошёл воронку до оплаты». AI кластеризует ответы, находит барьеры конверсии и выдаёт готовые гипотезы для рекламы и для A/B‑тестов.
ПодробнееЭто самостоятельный пакет с отдельной ценой. Ядро — AI персонализация и A/B‑тесты на многоруком бандите. Берётся, когда команда уже хочет работать с конверсией сайта систематически и замерять эффект в деньгах, а не в кликах.
Не «покажем баннер при UTM», а ранжирование вариантов на основной группе посетителей с контрольной группой и замером эффекта в деньгах. Внутри — четыре статистических метода, многорукий бандит, авто‑остановка и аудит каждой проверки. Без квот на количество тестов и гипотез.
Промо — не всем подряд, а только тем, у кого без неё низкая вероятность покупки. Те, кто купит и так, — видят полноценную цену. Маржа не уезжает зря.
Не «доплати за ещё один слот теста». Команда запускает столько проверок, сколько нужно. Скорость обучения упирается только в её руки, а не в тариф инструмента.
Бесплатная доставка, рассрочка, апсейлы — адаптируются к вероятности покупки и маржинальности корзины. Не надо плодить промо‑шаблоны.
Главное в нашей упаковке для среднего бизнеса — недорогой трёхмесячный пилот. Чтобы убедиться, что AI‑стек уровня корпорации работает и на вашем проекте, без больших вложений на старте и без длинного интеграционного контракта.
3 месяца на ваших кампаниях. К концу пилота — измеримый результат, по которому можно принимать решение о долгосрочном подключении. Не «поверьте презентации», а цифры.
Рассчитывается индивидуально под проект. Цель пилота — за умеренные деньги получить честный ответ, работает ли продукт именно на вашем бизнесе. Без больших вложений на старте.
Установка скрипта, интеграция со стеком, обучение модели, выделенный аккаунт‑менеджер на весь срок, A/B‑валидация результата на стороне Яндекс Директа, итоговый отчёт по эффективности на ваших данных.
На руках — реальные цифры по вашим кампаниям. По ним и принимаете решение: разворачиваем на весь портфель в долгосрочную работу или фиксируем выводы и расходимся. Аккаунт‑менеджер остаётся и после пилота.
Никаких полугодовых интеграций и корпоративных согласований. Один тег на сайт и проброс ключевых событий — этого хватает для старта пилота.
Один скрипт и проброс ключевых событий. Никаких изменений в Директе и Метрике — работаем поверх вашего стека.
Если есть подрядчик — даём ему технологическое плечо. Если нет — работаем напрямую с вашей командой. Аккаунт‑менеджер закреплён на весь срок пилота.
Модели обучаются под ваш каталог, ваш сезон, ваш профиль покупателя. Калибруем виртуальные конверсии под реальную выручку.
На каждом продукте — контрольная группа или A/B‑валидация. По завершении пилота на руках цифры по вашему проекту, по которым принимается решение.
FINNEXT 2025, конкурс «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024 в ритейле. Те же модели и тот же стек, что у крупных — в конфигурации под вас.
Трёхмесячный пилот за умеренные деньги, индивидуально под проект. Без миллионных авансов и полугодового внедрения.
Внутри стека — всё в нужных вам объёмах: безлимит моделей, тестов, гипотез, кампаний. Никаких «доплатите за следующий модуль».
Не конкурируем с вашим подрядчиком — даём ему технологическое плечо. Кабинеты, процессы и команда не меняются.
Своя инфраструктура, контур РФ, ФЗ‑152, в реестре программ для ЭВМ. Право собственности — российская юрисдикция, как полагается для корпоративных закупок.
Не считаем тесты, кампании, события. Скорость обучения вашего бизнеса упирается в руки команды, а не в тариф инструмента.
