Чем мы помогаем

Снизить ДРР с рекламы

Sales Ninja помогает интернет-магазинам и проектам с платным трафиком снижать долю рекламных расходов не ручным урезанием бюджета, а через качество обучения рекламы. Мы добавляем в кампании сигналы окупаемой покупки, выделяем ценные аудитории, чистим трафик от ботов и плохих площадок, управляем товарным фидом по марже и вероятности заказа, а на сайте поддерживаем этот контур персональными сценариями.

Разобрать ДРРКак помогает e-com →
Когда это нужно

ДРР растёт не только из-за ставок. Часто реклама учится на неполной экономике

Особенно заметно в e-com: каталог большой, маржа разная, часть товаров покупают часто, часть редко, а автостратегия видит только факт покупки или верхнюю цель. В итоге система может приносить заказы, но держать высокий ДРР, потому что учится не на прибыли, а на самом простом для неё событии.

e-com
Реклама продаёт, но ДРР не снижается
Покупки есть, отчёт выглядит живым, но маржа съедается: алгоритм закрепился на товарах, где конверсий больше, а экономика слабее.
смарт-фид
Фид продвигает всё подряд
В товарную рекламу уходят SKU с низкой маржей, плохим наличием, слабым выкупом или высокой конкуренцией. Бюджет размазывается.
сигналы
Ценных покупок мало для обучения
Дорогие товары, B2B-сделки или крупные пакеты покупают редко. Рекламной системе не хватает нижних событий, чтобы сместить бюджет туда.
сегменты
Ставки одинаковые для разных аудиторий
Новые, тёплые, постоянные, премиальные и случайные посетители часто получают одинаковое давление рекламы, хотя вклад в выручку разный.
антибот
РСЯ и площадки портят обучение
Боты, мисклики и плохие площадки дают активность, но не дают денег. Если их не отделить, автостратегия учится на шуме.
сайт
Сайт не подстраивается под источник
Пользователь пришёл по дорогому клику, но видит тот же оффер, что и все. Конверсия теряется, и ДРР растёт уже на посадочной.
E-com фокус

В интернет-магазине ДРР снижается, когда реклама учится на марже, ценности и вероятности покупки

Для e-com главный акцент — на том, чтобы бюджет уходил не в самые кликабельные или частые покупки, а в товары, категории и аудитории, которые дают окупаемую выручку. Поэтому работаем сразу с поведением пользователей, каталогом, маржей, фидами, рекламными площадками и качеством трафика.

Интернет-магазины, маркетплейс-витрины, D2C
Меняем обучающий сигнал: от «купил» к «купил окупаемо»

Если Директ, VK или товарные кампании получают только покупку, они быстро закрепляются на товарах, где конверсий больше. Но частые покупки не обязаны быть прибыльными: там может быть низкая маржа, высокая конкуренция, плохой выкуп или дорогая логистика. Sales Ninja добавляет слой прогноза: вероятность покупки, ожидаемый чек, маржу, товарный потенциал, похожесть на ценные заказы и качество трафика.

В результате рекламная система получает более богатый сигнал: не просто «пользователь купил», а «этот визит похож на окупаемый заказ», «этот товар стоит показывать шире», «эту площадку лучше подавить», «эта аудитория покупает дороже». Именно такие сигналы помогают снижать ДРР без механического срезания охвата.

Что учитываем
  • категорию, SKU, цену, маржу, остатки и сезонность;
  • поведение до покупки: просмотры, фильтры, сравнения, корзину;
  • источник, кампанию, площадку, устройство и географию;
  • повторы, выкупы, отмены, LTV и ценность клиента.
Как это бьёт по ДРР
  • неокупаемые SKU получают меньше трафика;
  • маржинальные категории получают больше обучающих сигналов;
  • дорогой хвост получает сигнал даже при малой статистике;
  • боты и некачественные площадки не портят обучение.
Что меняем в рекламе

ДРР зависит от того, какие сигналы получает рекламная система

В обычной настройке реклама видит неполную картину: клик, визит, покупку, иногда выручку. Sales Ninja добавляет недостающие признаки, чтобы алгоритм различал окупаемый спрос, дорогие ошибки и шумные события.

обучение автостратегий

Делаем цель обучения ближе к окупаемой покупке

Когда кампания учится на любой покупке, она оптимизирует вероятность факта заказа. Для снижения ДРР важно добавить экономику: какие покупки окупаются, где выше маржа, какие категории дают повторные продажи.

  • передаём моделируемые конверсии по визитам, похожим на окупаемые заказы;
  • используем чек, маржу, LTV, выкупы и категории как признаки ценности;
  • разделяем верхние цели, реальные покупки и ценностные события, чтобы не смешивать разные сигналы.
перераспределение бюджета

Смещаем показы в товары и аудитории, где рекламный рубль возвращается

ДРР падает не от того, что реклама покупает дешевле любой трафик. Он падает, когда деньги уходят в связки с лучшей отдачей: категория, регион, устройство, источник, сегмент и товарная группа.

  • собираем аудитории по вероятности покупки, чеку, интересу к категории и повторным визитам;
  • передаём сегменты в Метрику, Директ, VK и ретаргетинг;
  • используем сегменты для ставок, исключений, ретаргетинга и разделения кампаний.
каталог и фид

Перестаём рекламировать каталог как равномерный список SKU

В e-com одна из главных причин высокого ДРР — фид, где рядом живут маржинальные товары, низкомаржинальный хвост, позиции без наличия, товары с плохим выкупом и SKU, которые кликают, но не покупают.

  • ранжируем товары по ожидаемой отдаче, а не только по истории продаж;
  • собираем отдельные фиды под канал, регион, категорию, маржинальность и аудиторию;
  • исключаем или ограничиваем позиции, которые регулярно ухудшают окупаемость.
качество трафика

Убираем из обучения трафик, который создаёт активность без денег

Скликивание, мисклики, дешёвые площадки и ботные визиты могут выглядеть как нормальные пользователи, если смотреть только на глубину, клики и микроцели. Для автостратегии это вредный шум.

  • отделяем подозрительные визиты и площадки от нормального спроса;
  • передаём минус-сигналы и сегменты для подавления плохих источников;
  • не даём ботной активности разгонять ставки, ретаргетинг и ложные микроцели.
Как помогаем

Четыре рекламных рычага, которые работают на снижение ДРР

Моделируемые конверсии, аудиторные сегменты, смарт-фиды и антибот работают как единый рекламный контур. Они меняют то, чему учится алгоритм, кому он показывает рекламу, какие товары получает в фид и какие источники перестают влиять на обучение.

Моделируемая конверсия
Прогнозирует вероятность окупаемой покупки и даёт рекламе плотный сигнал раньше факта оплаты.
Аудиторные сегменты
Выделяют тёплых, ценных, рискованных и низкомаржинальных пользователей для ставок и ретаргетинга.
AI смарт-фид
Отбирает товары для продвижения по марже, спросу, вероятности покупки и риску неокупаемых кликов.
Антибот
Отсекает ботный и некачественный трафик, чтобы бюджет и обучение не уходили в плохие площадки.
Главный результат
Реклама получает больше сигналов о том, где есть окупаемый спрос, и меньше сигналов от случайных кликов, ботов, низкомаржинальных товаров и нецелевых визитов. Поэтому бюджет смещается не просто в конверсии, а в конверсии с лучшей экономикой.
Моделируемая конверсия

Как она помогает именно результату, а не отчёту

Модель смотрит на поведение пользователя и оценивает, насколько визит похож на будущую покупку с нормальной экономикой. Для e-com это особенно важно: по дорогим и маржинальным товарам реальных покупок может быть мало, но поведенческих признаков намерения достаточно.

  • даёт автостратегии больше обучающих событий там, где реальные покупки редкие;
  • помогает включать ДРР- и value-оптимизацию на более плотном сигнале;
  • снижает перекос в пользу дешёвых товаров, которые покупают часто, но не всегда прибыльно;
  • калибруется реальными заказами, оплатами, отменами и выкупами.
Аудиторные сегменты

Как сегменты меняют закупку трафика

Не все посетители одинаково полезны для ДРР. Один пользователь ищет самый дешёвый товар и уходит, другой сравнивает дорогую категорию, третий вернулся из ретаргетинга и почти готов купить. Сегменты позволяют рекламной системе обращаться с ними по-разному.

  • выделяем холодные, тёплые, горячие, премиальные и низкоценные группы;
  • отдельно собираем интерес к категориям, брендам, цене, доставке и наличию;
  • используем сегменты для ставок, аудиторий, ретаргетинга и исключений;
  • для услуг и лендингов переносим логику на квал-лиды, оплату и размер сделки.
AI смарт-фид

Как фид превращается в управление рекламной экономикой

Обычный YML-фид отвечает на вопрос «что есть в каталоге». Для снижения ДРР нужен другой вопрос: «что выгодно рекламировать сейчас, кому и в каком канале». Смарт-фид добавляет к товару прогнозную оценку.

  • учитываем маржу, цену, остатки, сезонность, конкуренцию и поведение вокруг SKU;
  • делаем отдельные фиды под поиск, сети, регионы, ретаргетинг и маржинальные группы;
  • поднимаем товары с потенциалом прибыли, даже если по ним мало исторических покупок;
  • ограничиваем SKU, которые дают клики, но стабильно ухудшают ДРР.
Антибот

Как чистый трафик влияет на обучение и бюджет

Плохой трафик опасен не только прямым расходом. Он портит данные: автостратегия видит активность, ретаргетинг пополняется некачественной аудиторией, микроцели срабатывают на пользователях, которые не купят.

  • выявляем ботные паттерны, мисклики, подозрительную частоту и аномальные площадки;
  • помогаем подавлять плохие источники и не передавать их как положительный сигнал;
  • снижаем риск, что кампания будет масштабировать дешёвый, но некачественный трафик;
  • особенно полезно для РСЯ, сетей, медийных кампаний и широких охватов.
Инструменты

Что включаем в пилот по снижению ДРР

моделируемые конверсии→
Дать автостратегии сигнал окупаемой покупки

Для e-com модель оценивает не просто шанс покупки, а шанс покупки с нормальной экономикой: чек, маржа, категория, поведение, похожесть на ценные заказы. Для услуг та же логика работает через вероятность квал-лида, оплаты и размера сделки.

аудиторные сегменты→
Разделить трафик по ценности и намерению

Сегменты уходят в Метрику, Директ, VK и ретаргетинг: можно поднимать ставки на ценных, отдельно догонять тёплых, исключать низкоокупаемых и видеть, где ДРР портится из-за состава аудитории.

смарт-фид→
Убрать из активного продвижения товары, которые съедают бюджет

Фид становится не списком всего каталога, а набором приоритетов: что масштабировать, что держать в ретаргетинге, что исключить, где переписать заголовок и какой товар отдавать в какой рекламный канал.

антибот→
Не обучать рекламу на ботах и плохих площадках

Антибот отделяет технический и некачественный трафик, помогает чистить площадки и не передавать автостратегиям плохие сигналы. Это влияет и на расход, и на качество аудиторий для ретаргетинга.

Какая задача снижает ДРР
Сценарий
Что мешает
Что делаем
Большой каталог: часть SKU кликают, но не окупают рекламу
Фид продвигает всё подряд
AI смарт-фид + маржинальные правила
Дорогие и маржинальные товары покупают редко
Мало нижних событий
Моделируемая конверсия ценного заказа
Аудитории сильно отличаются по чеку, LTV и готовности купить
Одинаковые ставки
Предиктивные сегменты
РСЯ, сети и площадки дают клики без денег
Шум в обучении
Антибот и минус-сигналы
Услуги, лендинги, B2B: заявка есть, оплата приходит позже
Ценность запаздывает
Прогноз квал-лида и ценности сделки
Дорогой трафик попадает на одинаковую посадочную
Низкая конверсия сайта
Действия по правилам, персонализация, тесты
Сайт и конверсия

Сайт снижает ДРР, когда подстраивает путь пользователя под источник, сегмент и интерес

Платный клик уже куплен, поэтому посадочная должна помогать ему окупиться. Персонализация, опросы и A/B-тесты работают через действия по правилам: не показываем всем один и тот же сценарий, а меняем блоки, офферы, формы и триггеры по контексту визита.

Действия по правилам

Правила связывают источник, сегмент, категорию и поведение: показываем разные офферы, блоки, формы и триггеры без ручной верстки под каждую кампанию. Например, посетителю из премиального сегмента показываем аргументы про качество и сервис, а не только скидку.

Персонализация

Подстраиваем каталог, оффер, преимущества и CTA под сегмент: новый посетитель, тёплый ретаргетинг, премиальная категория, регион или источник. Это повышает конверсию уже купленного клика и помогает удерживать ДРР на масштабе.

Опросы

Выясняем, почему не покупают: цена, доставка, доверие, ассортимент, сравнение с конкурентом, отсутствие нужного размера или условия оплаты. Эти ответы превращаются в гипотезы для рекламы, фида и страницы.

A/B-тесты

Проверяем, какой оффер, блок или сценарий реально снижает ДРР: не только по кликам и заявкам, но по заказам, оплатам, чеку и ценности. Используем поправку на множественные сравнения и автоостановку.

источник и кампания

Разный трафик видит разные аргументы

Поисковый спрос часто требует быстрый путь к товару и доставке. Сети и ретаргетинг лучше реагируют на подборки, гарантии, сравнение и доказательства доверия. Правила позволяют менять этот сценарий без отдельной посадочной под каждую кампанию.

категория и товар

Категория получает свой сценарий продажи

Для дешёвых товаров важны цена и наличие, для дорогих — комплектация, сервис, рассрочка, сравнение и экспертность. Это напрямую влияет на конверсию дорогого клика и на ДРР.

барьеры покупки

Опросы превращают возражения в гипотезы

Если пользователи говорят, что не понимают доставку, сомневаются в цене или сравнивают с конкурентом, это становится не абстрактным инсайтом, а конкретной гипотезой для блока, фида, объявления или A/B-теста.

Где работает

E-com в приоритете, но логика подходит и для услуг с платным трафиком

Большой e-com
Каталог на тысячи SKU, маржа, остатки, фиды, сегменты и антибот как единый рекламный контур.
Подробнее →
Средний e-com
Нужно быстро понять, какие товары и аудитории окупаются, без тяжёлого enterprise-внедрения.
Подробнее →
Малый e-com
Один стек вместо набора сервисов: фиды, сегменты, антибот, опросы и простые правила сайта.
Подробнее →
Услуги и лендинги
Оптимизация не только на заявку, а на квал-лид, оплату, чек и сегмент с лучшей экономикой.
Подробнее →
Запуск

Как запускаем пилот снижения ДРР

Шаг 1
Разбираем экономику
Смотрим расходы, ДРР, выручку, маржу, категории, фид, CRM-статусы, площадки и источники.
Шаг 2
Собираем сигналы
Подключаем поведение, цели, заказы, каталог, UTM, рекламные расходы и данные о качестве трафика.
Шаг 3
Строим AI-слой
Обучаем модели вероятности окупаемой покупки, ценности сегмента, приоритета товара и риска плохого трафика.
Шаг 4
Запускаем пилот
Передаём события, сегменты, фиды и минус-сигналы в рекламные системы, оставляя контроль для сравнения.
Шаг 5
Масштабируем
Расширяем связки, где ДРР снижается без просадки выручки, и отключаем сценарии, которые не дают экономику.

С кем мы работаем

  • otp-bank
  • divan-ru
  • video-shoper
  • xcom-shop
  • just-food
  • valta
  • alter
  • coddy
  • ros-inst
  • trivio
  • nadpo
  • zovrus
  • altegrosky
  • sikora
  • tumodo
  • stomatorg
  • ozinkovka
  • detensor
  • mnogomeb
  • svoya-zemlya
  • > 60 млрдAPI вызовов в месяц
  • 300+Проектов
  • 7Стран присутствия
  • 4Банка
  • 48E-com проектов
  • 14EdTech проектов
Работаем с крупным, средним и даже малым бизнесом Подходим для проектов с рекламным бюджетом от 600 000 ₽ в месяц
FAQ

Частые вопросы про снижение ДРР

Как моделируемая конверсия снижает ДРР?
Она даёт рекламе больше ранних сигналов о пользователях, которые похожи на окупаемые покупки. Алгоритм перестаёт учиться только на частых дешёвых конверсиях и получает направление к товарам, сегментам и визитам с лучшей экономикой.
Это больше для интернет-магазинов или для услуг тоже подходит?
Основной эффект обычно в e-com: фиды, SKU, маржа, категории и большой объём рекламного трафика дают много рычагов. Для услуг, B2B, EdTech и лендингов используем ту же логику, но с акцентом на квал-лиды, оплату, чек и ценность сделки.
Зачем нужен смарт-фид, если уже есть фид в Директе?
Обычный фид передаёт каталог. Смарт-фид добавляет управленческий слой: какие товары активнее продвигать, какие держать только в ретаргетинге, какие убрать из-за маржи, наличия, конкуренции или слабой вероятности покупки.
Как антибот связан с ДРР?
Плохой трафик тратит бюджет и портит обучение автостратегий. Если ботные визиты, мисклики и плохие площадки выглядят как нормальная активность, реклама продолжает покупать похожий трафик. Антибот помогает отделить этот шум и передать корректные минус-сигналы.
Когда подключать персонализацию, опросы и A/B-тесты?
Когда нужно повысить окупаемость уже купленного клика: подстроить страницу под источник, категорию, сегмент, регион или поведение. Действия по правилам задают сценарии, персонализация показывает нужные блоки, опросы находят барьеры, а A/B-тесты проверяют, что действительно влияет на ДРР.

Давайте поговорим

Подойдёт Telegram-ник или номер телефона.

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с обработкой персональных данных .