Конверсий мало для автостратегии
Десятки оплат и записей в месяц для модели Директа слишком мало.
В услугах конверсий мало, клик дорогой. Учим Директ и VK на квал‑лиде, целевом звонке и оплаченной услуге, а не на кнопке «обратный звонок».

Учитываем качество обращения и оплату
Стек переносит оптимизацию с формы на квал‑лид, целевой звонок, оплату и LTV услуги.
Услугу не кладут в корзину: между «оставил заявку» и «заплатил» проходят звонок, расчёт, запись. Если автостратегия видит только заявку, она ищет похожих на тех, кто заявку оставляет, а не на тех, кто платит.
Десятки оплат и записей в месяц для модели Директа слишком мало.
В услугах до оплаты идут звонок, расчёт сметы, запись.
«Прорвало трубу, нужен сантехник» и «выбираем подрядчика на ремонт ванной»: это разные люди и разные ставки.
Юр‑услуги, IT‑интеграция, клиники, дорогой ремонт: ставка по ВЧ‑запросам уходит за тысячи рублей.
Перфоманс по концу воронки в центре стека, AI профили под тип услуги и стадию выбора, аудиторные сегменты, антибот, брендформанс и медийка, аналитика и опросы работают под одним движком. Плюс учёт ценности сделки и LTV для регулярных услуг и готовые интеграции с amoCRM, колл‑трекингом и Rick.ai.
Главный продукт. Виртуальные конверсии на квал‑лид, целевой звонок, оплату.
Тип услуги, B2C/B2B заказчик, срочность, стадия выбора: всё в реальном времени.
Пять уровней теплоты на ставке. Антибот режет скликивание дорогого клика и ботные «заявки».
Для услуг с длинным выбором (IT, юристы, ремонт) и для локальной узнаваемости покупаем будущих клиентов, не показы.
Контракт и разовая услуга весят по разному. Для регулярных услуг (клиники, фитнес, абонемент юр‑бух, IT‑поддержка) учитываем прогноз LTV.
amoCRM, Calltouch, UIS, Rick.ai, многоканальная атрибуция, AI опросы.
У ремонтной мастерской и IT‑интегратора разные циклы, разные чеки и разная воронка. Но и там, и там конверсия происходит не в форме, а в звонке или договоре.
Где происходит конверсия
B2C: короткий циклчасы и дни
B2B: длинный циклнедели и месяцы
В обоих случаях деньги появляются не в форме, а на звонке, записи или договоре. Кабинет учим на этих событиях, а не на «оставил заявку».
Клиники, бьюти и косметология, фитнес, частная медицина, ремонт квартир и техники, клининг, репетиторы и частные мастера.
IT и интеграторы, разработка, юристы, бухгалтерия и аудит, консалтинг, маркетинговые и кадровые агентства, охрана, аутсорсинг.
AI‑модель оценивает вероятность квал‑лида, целевого звонка и оплаты на визите и отправляет в Директ и VK виртуальные конверсии. Спам, «не дозвон», нецелевой звонок и ботные заявки уходят минус‑целью.
В услугах редко тысячи оплат в день, поэтому кабинету мало сигнала, кампании зависают в «обучении». Виртуальные конверсии переносят оптимизацию с формы на вероятный квал‑лид и оплату: кабинет видит сотни сигналов в неделю вместо десятков и учится на сделочной глубине.
Где кабинет учится сейчас и где должен
Обычная моделируемая конверсия учится на ваших записях, оплатах и возвратах. В дорогих и узких услугах конверсий считаные единицы в месяц, и даже минимума в 10–15 в неделю не набирается.
Одна сложная многослойная модель, обученная на поведении пользователей сотен сайтов услуг и лендингов разного профиля. Активирует свои слои под ваш сайт и отправляет в Директ виртуальные конверсии с первого дня, не дожидаясь, пока CRM и колл‑трекинг наберут обучающую выборку.
Когда кабинет начинает получать сигнал
Модель обучена на поведении пользователей сотен сайтов сферы услуг и активирует свои слои под ваш сайт.
Шесть продуктов вокруг перфоманс‑ядра. Выберите любой, чтобы посмотреть, как он работает на сайте услуг.
Ретаргет «на всех зашедших» сжигает бюджет на тех, кто только сравнивал цены. AI делит посетителей на 5 уровней теплоты по вероятности записи и оплаты и корректирует ставки в реальном времени.
Каждому посетителю модель ставит уровень от 1 до 5 по вероятности записи или оплаты. Сегменты уходят в Директ и VK: внутри одной кампании ставка растёт на горячих и падает на холодных, без дробления кампаний.
Пять уровней теплоты
В узкой нише конкуренты это несколько компаний, которые видят вас в поиске каждый день. На ВЧ‑запросах юр‑услуг, IT‑интеграции, медицины ставка доходит до тысяч рублей за клик.
Эвристика + общая ML‑модель + ваша персональная модель сайта. Скликивание режется до списания бюджета, ботные «заявки» и «не дозвоны» уходят в кабинет минус‑целью.
Три слоя защиты
В услугах на один сайт заходят и «срочно нужен», и «выбираем подрядчика», и «частное лицо», и «закупка от юрлица». Модель распознаёт тип задачи, срочность, роль и стадию выбора в реальном времени, и реклама, сайт и скрипт менеджера адаптируются автоматически.
В аналитике и кабинетах в реальном времени, без персональных данных.
«Срочный запрос», «B2B заказчик», «похож на ключевого» обучаются на ваших данных из CRM.
Срочный запрос видит «выезд за 1 час», а плановый «расчёт сметы по референсу».
Менеджер видит профиль до первого звонка. Скрипт, расчёт и коммерческое предложение готовятся под роль и тип услуги.
В юр‑услугах, IT‑интеграции, ремонте, медицине решение принимается не по первому объявлению. Узнаваемость и касания работают в связке с перфомансом.
AI объединяет охват и перформанс в одну воронку. Оптимизация по средним этапам и вероятности записи: покупаем не показы, а будущих клиентов.
Программатик закупается с прицелом на поведение после показа.
В услугах решение принимают по доверию: цена, отзывы, репутация, удобство. Если не знаете, что мешает дойти до записи, вы рекламируете не то, теряете заявки на ровном месте.
«Что мешает оставить заявку?» спрашиваем тех, кто долго смотрит цены, но уходит.
«Срочно или планируете заранее?», «B2C или для компании?» Стадия меняет ставку в Директе и скрипт менеджера.
«С кем ещё сравниваете?» Живой список конкурентов в вашем сегменте и регионе.
AI не просто складывает ответы, а кластеризует их и выдаёт гипотезы: «60 % барьеров это неуверенность в качестве, добавьте отзывы и кейсы».
В услугах путь состоит из десятков касаний и звонок. Last‑click врёт, Метрика обрезает на 30 днях.
Слой поверх Метрики, заточенный под услуги: общая и многоканальная воронки от первого касания до оплаты, шесть моделей атрибуции (включая u‑shaped и с затуханием), AI‑инсайты по аномалиям, прогнозы по аудитории.
Кому засчитать одну оплату
Last‑click отдаёт всю оплату звонку, u‑shaped делит её между первым касанием и последним. В отчёте шесть моделей рядом.
Поверх предиктивной оптимизации ценность сделки уходит в ставку. Контракт на годовой IT‑аутсорсинг и разовая консультация для кабинета весят по разному.
Передаём в кабинет не «1 конверсия», а её денежный вес: сумма чека или контракта. Для регулярных услуг сверху накладывается прогноз LTV: абонемент, продление, повторный визит.
Ставка по весу клиента
Вес заявки: сумма чека, а для регулярных услуг ещё и прогноз LTV.
Большая часть конверсий в услугах приходится на целевой звонок и запись, а не на форму. Подключаем CRM, колл‑трекинг и кабинеты, и сигналы оплаты уходят обратно в Директ и VK.
Откуда берём
Мэтчинг без потери данных, без CSV и ручных выгрузок
Что уходит в Директ и VK
Кабинет учится на целевом звонке и оплате, где в услугах и есть деньги.
Скрипт на сайт, доступ к CRM, колл‑трекингу и кабинетам, и стек собирается. Работаем поверх вашего, не вместо него.
Скрипт и проброс ключевых событий (заявка, запись, целевой звонок).
API‑коннекторы amoCRM, Calltouch, UIS и Rick.ai уже готовы.
Подключаемся как технологическое плечо к вашему агентству или in‑house маркетингу.
Модели учатся под ваш тип услуг и цикл. Эффект меряем на контрольной группе: CPL по оплате, цена записи, цена квал‑лида.
FINNEXT 2025, «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024.
Учим кабинет на квал‑лиде, целевом звонке и оплате.
И для коротких циклов с записью, и для длинных продаж B2B‑услуг.
Подключаемся как технологическое плечо. Готовые интеграции с amoCRM, колл‑трекингом, Rick.ai, REST API для своих систем.
Своя инфраструктура, реестр программ для ЭВМ. Без выноса за контур.
Не считаем модели, события, профили, опросы. Один контракт, нужный объём, всё внутри.
Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.