Автоматизация рекламы
Sales Ninja снимает с команды ежедневную черновую работу: собирает факты из сайта, CRM, фида и антибота, превращает их в AI-сигналы и возвращает в рекламные системы. Автостратегии получают сигнал о квал-лидах, прибыли, плохом трафике и товарах, которые стоит продвигать сейчас.
Ручная оптимизация рекламы не успевает за качеством трафика, сезонностью и воронкой
Маркетолог видит проблему уже после расхода: кампания ушла в мусорные заявки, автостратегия обучилась на слабой цели, РСЯ нашла дешёвые площадки, а товарная реклама продолжает крутить SKU, сезон которых закончился. Автоматизация нужна, чтобы корректный сигнал попадал в рекламу раньше, чем бюджет успел сгореть.
Автоматизируем не «ставки ради ставок», а каждый участок, где руками обычно тушат пожары
Слабое место ручной оптимизации — задержка. Пока специалист нашёл мусорные лиды, плохую площадку, просевший SKU или перегретую аудиторию, кампания уже успела потратить бюджет и обучиться на этом шуме. Sales Ninja переносит эти проверки в автоматический контур.
Выбор цели больше не держится на догадке
Модель показывает, где нужна покупка, где квал-лид, где прогноз прибыли, а где достаточно ранней моделируемой конверсии для разгона обучения.
CRM-статусы становятся рекламным сигналом
Дозвон, квалификация, отказ, спам, оплата и сумма сделки возвращаются в оптимизацию, а не остаются в отчёте отдела продаж.
Площадки и визиты чистятся до масштабирования
Антибот и минус-сигналы не дают ботам, мискликам и плохим площадкам попадать в положительное обучение кампаний.
Каталог сам меняет рекламные приоритеты
Smart Feed учитывает сезон, остатки, маржу, спрос, тренды и вероятность покупки, чтобы товарная реклама не жила вчерашним ассортиментом.
Sales Ninja превращает рекламу в замкнутую систему: данные, прогноз, сигнал, корректировка
Автостратегии уже умеют оптимизировать закупку, но им нужен качественный и своевременный обучающий сигнал. Мы автоматически собираем данные о визитах, заказах, CRM-статусах, фиде, сегментах и качестве трафика, рассчитываем AI-сигналы и возвращаем их в рекламные системы.
Собираем факты
Поведение на сайте, цели Метрики, расходы, UTM, CRM-статусы, заказы, оплаты, спам, невыкупы, остатки и каталог.
Строим прогноз
Модель оценивает вероятность квал-лида, покупки, прибыли, LTV, некачественного визита, ботного паттерна или сезонного спроса.
Передаём сигналы
В рекламу уходят моделируемые конверсии, ценность события, минус-цели, сегменты, аудитории и приоритеты Smart Feed.
Калибруем автоматически
Когда приходит факт из CRM, заказа или антибота, контур уточняет сигнал и не даёт кампании закрепиться на грязных данных.
Мы не спорим с автостратегией. Мы делаем её цель богаче и чище
Встроенные алгоритмы рекламных платформ сильны в аукционе: они управляют ставкой, бюджетом и показом. Но качество решения зависит от того, чему их учат. Если цель слабая, запоздалая или загрязнённая спамом, автоматизация закупки начинает масштабировать не то. Sales Ninja отвечает за слой сигналов: что считать полезным, что считать вредным и какую ценность передавать.
Аукцион, ставка, бюджет
- управляет закупкой в моменте;
- ориентируется на цели, ценность и историю;
- адаптируется к конкуренции и спросу.
Смысл цели и чистота данных
- добавляет моделируемые конверсии и ценность;
- отделяет квал-лиды от мусорных заявок;
- передаёт минус-цели, сегменты и фидовые приоритеты.
Стратегия получает больше полезных событий и меньше причин покупать похожие мусорные обращения.
Бюджет смещается не только в частые заказы, а в сегменты и товары с лучшей окупаемостью.
Плохой трафик перестаёт выглядеть как нормальная активность для будущего обучения.
Кампания получает не одну цель, а систему положительных и отрицательных сигналов
Мы не заменяем автостратегию рекламной платформы. Мы делаем её практически полезнее: передаём больше ранних событий, уточняем качество лида, добавляем минус-цели, чистим ботный трафик и разделяем аудитории по прогнозной ценности.
Моделируемые конверсии
Дают автостратегии плотный устойчивый сигнал: визит похож на будущую покупку, квал-лид, оплату или прибыльный заказ, даже если фактическое событие придёт позже.
Оптимизация по квал-лиду
Реклама учится не на любой форме, а на лидах, которые дозваниваются, проходят квалификацию, оплачивают или двигаются дальше по воронке.
Минус-цели в реальном времени
Спам, некачественные лиды, невыкупы, фродовые заявки и плохие визиты становятся сигналом «не масштабировать похожее».
Предиктивные сегменты
Люди автоматически переходят между хорошими, средними, низкоценными и рискованными сегментами, а бюджет меняет отношение к ним без ручного разбора.
Smart Feed
Товарная реклама учитывает сезонность, спрос, остатки, маржу, тренды и вероятность покупки: не нужно вручную ловить, что перестало продаваться.
Антибот и плохие площадки
Плохие визиты и площадки автоматически пополняют защитные сегменты, чтобы кампания не продолжала обучаться на ботах и мискликах.
Когда приходит новый факт, реклама не ждёт ручного разбора отчёта
В ручном режиме команда узнаёт о проблеме после расхода. В автоматическом контуре факт сразу меняет обучающий сигнал: хороший лид усиливает стратегию, спам и боты уходят в минус-события, а товарные приоритеты перестраиваются по спросу и экономике.
Качественный лид усиливает похожий трафик
Когда CRM подтверждает дозвон, квалификацию, оплату или сумму сделки, событие возвращается в рекламу как полезный сигнал, а не остаётся в таблице продаж.
Спам не становится новой нормой для кампании
Фродовые заявки, неквалифицированные лиды, невыкупы и ботные визиты можно передавать как отрицательные события, чтобы алгоритм не искал похожую аудиторию.
Сегменты двигают бюджет без ручной сортировки
Пользователь автоматически переходит между хорошими, нейтральными и рискованными сегментами. Ретаргетинг, исключения и корректировки получают свежие аудитории.
Фид перестраивает товарную рекламу по фактам
Если меняются остатки, сезонность, маржа или спрос, Smart Feed обновляет приоритеты SKU и не заставляет команду вручную ловить каждый поворот каталога.
Из чего собирается автоматизация рекламы
Автоматически усиливать обучение автостратегий
Создаём ранние AI-события для Яндекс Директа, VK Рекламы и других каналов: реклама получает больше качественных сигналов и не ждёт редких нижних конверсий.
Оптимизировать не по заявке, а по качеству
Связываем CRM-статусы, дозвон, квалификацию, оплату и отказы с рекламным сигналом, чтобы кампания не масштабировала спам и пустые обращения.
Двигать бюджет между хорошими и плохими аудиториями
Сегменты обновляются по поведению и качеству: хорошие группы получают больше внимания, рискованные уходят в исключения, отдельные кампании или осторожный ретаргетинг.
Автоматически защищать обучение от ботов
Антибот отделяет плохой трафик, мисклики и подозрительные площадки, помогает формировать минус-сигналы и не передавать их как успех.
Автоматизировать товарную рекламу и фиды
Фид сам учитывает сезонность, остатки, маржу, спрос, тренды и приоритеты: товары с потенциалом получают показы, слабые SKU не съедают бюджет.
Связать рекламу с персональными сценариями
Действия по правилам и персонализация меняют оффер, блоки, формы и CTA под источник, сегмент, категорию и готовность пользователя.
Обученная реклама не должна «протухать» от несезона, спама и плохих площадок
Моделируемые конверсии дают плотный устойчивый сигнал, а минус-цели и сегменты защищают обучение от грязи. Если наступает несезон, меняется спрос или появляется некачественный трафик, контур не ждёт ручного аудита: он перекалибровывает сигналы и смещает бюджет туда, где вероятность полезного результата выше.
Кампании не разваливаются, когда спрос просел
Модель продолжает видеть относительное качество визитов и не считает каждый провал спроса поводом резко переучиться на случайный шум.
- сигнал строится по похожести на полезный результат, а не только по факту покупки сегодня;
- при появлении фактических оплат и отказов прогноз перекалибровывается;
- сегменты помогают удерживать бюджет на аудиториях с лучшим намерением.
Спам и некачественные заявки не становятся успехом
Если кампания начала приносить мусорные обращения, CRM-статусы и минус-цели возвращаются в оптимизацию как отрицательный сигнал.
- квал-лиды отделяются от любой заявки;
- спам, нецелевые обращения и невыкупы можно передавать как минус-события;
- автостратегия получает направление не масштабировать похожих пользователей.
Каталог сам меняет рекламные приоритеты
Smart Feed отслеживает товарную реальность: сезонность, остатки, спрос, маржу, цену и вероятность продажи.
- активнее продвигаются товары с потенциалом результата;
- SKU с плохой экономикой ограничиваются или уходят в ретаргетинг;
- не нужно вручную пересобирать фид под каждый поворот спроса.
Автоматизация рекламы особенно полезна там, где цена ошибки растёт вместе с бюджетом
Как переводим рекламу из ручного режима в автоматический
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов