Основной
Моделируемые конверсии дают основной вклад в обучение и задают направление оптимизации.
Когда нужен плотный сигнал для обучения кампании.
Обучайте рекламу на ценности будущего клиента.
Глубина воронки, выручка, прибыль и LTV — выберите, какой результат важен бизнесу. Sales Ninja прогнозирует его по поведению посетителей и передаёт моделируемые конверсии для обучения автостратегии.
Обсудить мой проектSales Ninja выбирают компании из разных отраслей
Модель оценивает вероятность и ценность выбранного результата: квалификации, оплаты или будущих покупок. Автостратегия получает обучающий сигнал ещё до того, как этот результат наступит.
Посетитель на сайте
Посетитель открывает товары, изучает характеристики и возвращается к выбранной позиции.
Оценка Sales Ninja
Сопоставляем поведение с визитами, которые завершились целевым действием. Один просмотр сам по себе не становится конверсией.
Результат для рекламы
Модель может отправить виртуальную конверсию с откалиброванной ценностью. Она поступает в кабинет как отдельная цель.
Условные сценарии объясняют механику. Реальная оценка зависит от модели, данных и настроек проекта.
Не подменяем автостратегию.
Помогаем ей лучше учиться.
Яндекс Директ, VK Реклама и Авито Реклама. Выберите площадку, чтобы увидеть способ передачи.
Передаём моделируемую конверсию и её ценность через счётчик или API Метрики. Цель подключается к автостратегии Директа.
Также передаём события в MyTracker и dataLayer. JavaScript-подписка позволяет получать результат модели в своей интеграции. Для каждой площадки проверяем способ приёма события, доступные поля и возможность использовать его в обучении автостратегии.
Ценность сохраняетсяПредсказания калибруются относительно реальных конверсий, чтобы больше сигналов не означало искусственно раздутую выручку.
Контекст учитываетсяМодель подстраивается под рекламную платформу, кампанию и значимые сегменты трафика.
Антибот встроенПодозрительный визит не должен становиться положительным примером для обучения рекламы.
Даже когда конверсий достаточно, рекламе полезно знать больше о качестве клиента и ценности сделки. Выберите задачу — покажем, что меняется в обучении автостратегии.

Конверсий достаточно, кампания работает. Но факт заявки или покупки не раскрывает все различия между посетителями и их будущей ценностью для бизнеса.
Модель оценивает вероятность и ценность целевого результата по поведению посетителя. Откалиброванные сигналы дополняют реальные конверсии и дают автостратегии больше оснований для обучения. Эффект проверяем по выбранной бизнес-метрике.
Причиной подключения может быть и плато эффективности, и задача улучшить уже работающую рекламу. Дефицит конверсий для этого не обязателен.
Не обязательно сразу делать модель основой оптимизации. Она может вести обучение кампании или дополнять уже работающую стратегию.
Моделируемые конверсии дают основной вклад в обучение и задают направление оптимизации.
Когда нужен плотный сигнал для обучения кампании.
Кампания продолжает учиться на своём сигнале. Модель дополняет его с меньшей ценностью моделируемых конверсий.
Когда хотите дополнить уже работающую оптимизацию.
Условная схема вклада в обучение, а не реальные данные или прогноз результата.
Сохраните работающую стратегию. Дополняющий режим уменьшает вклад моделируемого сигнала. Роль модели выбирается отдельно в каждой интеграции.
Аналитика показывает, что произошло. Мы добавляем подробное поведение, модельные оценки и данные ваших систем — чтобы понять, что может произойти дальше.
Пиксель Sales Ninja
Подробный слепок сессии помогает различать случайный просмотр и осмысленный интерес — даже когда покупка ещё не произошла.
Оценивать намерение по совокупности действий, а не по одному клику или времени на сайте.
Клики, скроллы, движения мыши, активность вкладок, корзина, просмотренные товары и цели прошлых сессий. UTM, устройство, город, погода и ваши собственные параметры.
Интересы, возрастная группа, платёжеспособность — с оценкой уверенности. Вероятность конверсии, ожидаемая выручка, цена клика и оценка ботности по поведению.
amoCRM, Битрикс24, RetailCRM; Calltouch, UIS / CoMagic, Phonix; Rick.ai, Smartis, Roistat; Яндекс Метрика, AppMetrica. Если готовой интеграции нет — своя выгрузка конверсий.
Цель, данные и ценность сигнала настраиваются под ваш бизнес. Модель учитывает различия между кампаниями, а вы выбираете, какие результаты для вас важнее.
Количество — для объёма целевых действий, выручка — для стоимости продаж, прибыль — для их доходности. LTV учитывает ценность клиента на выбранном горизонте. Для денежных метрик нужны соответствующие данные; доступность зависит от типа модели.
Не нужно настраивать модель под каждую новую кампанию вручную. Адаптивный слой распознаёт значимые рекламные платформы, кампании внутри них и крупные сегменты внутри кампаний, выдавая релевантное предсказание для каждого. Новая кампания подключается без перенастройки.
Подстраивается под бизнес-логику: новые покупатели vs повторные, ровные лиды vs крупные сделки. Не путать с моделью атрибуции в Метрике: здесь речь только о выборке для обучения.
Можно ограничить обучение определённым разделом сайта, типом товара, сегментом аудитории. Пример: отдельная модель под линейку кондиционеров, считающая покупкой только заказ с кондиционером.
Условный пример калибровки: 10 покупок на 100 000 ₽ → 45 виртуальных конверсий с общей ценностью 100 000 ₽. Виртуальные можно сочетать с реальными и между собой, с разной силой участия, собирая стратегию под проект. Фактические количество и ценность зависят от данных и настроек.
Например: реальная покупка + виртуальная конверсия по покупке + виртуальная по «CRM: оплачен» + виртуальная по «CRM: создан» с меньшим весом + минус-цель «спам-лид». Состав и вклад целей подбираются под воронку проекта.
Для Метрики доступна отправка в набор целей с фиксированной ценностью. Такой вариант используется со стратегией оплаты за конверсии: состав целей и их ценность согласуются при настройке. Для VK и оптимизации по ДРР этот режим не применяется.
Мы не навязываем универсальный пресет — вы собираете стратегию под цель, данные и бизнес-логику проекта. Результат проверяем по реальным конверсиям и экономике кампаний.
Задача бизнеса определяет цель, а путь клиента — способ работы модели: один визит, цепочка посещений или охватный трафик. Эти подходы можно сочетать в одном проекте.
Новое Воронковая оптимизация
От первого обращения до принятого результата сделки. Объединяем цели из разных систем в одну воронку, чтобы AI учился на том, что действительно ценно для бизнеса.
Розничный заказ и закупка юрлица: разные пути до выкупа и приёмки.
01 / Обращение
02 / Подтверждение
03 / Подготовка
04 / Оформление
05 / Доставка
06 / Выкуп
Заказ выкуплен. Покупатель получил и оплатил заказ. retailCRM передаёт реальный результат вместо одного лишь оформления заказа на сайте.
07 / Итог
Покупатель получил и оплатил заказ. retailCRM передаёт реальный результат вместо одного лишь оформления заказа на сайте.
Квалификация, согласование, договор, оплата и исполнение. Модель учитывает, до какого результата дошёл клиент, и ценность этого результата.
Спам, отказ и возврат уточняют исход. Раннее целевое действие не остаётся успехом, если дальше клиент принёс отрицательный результат.
События сайта, звонки и CRM-статусы дополняют друг друга. Учитываем задержку данных и связываем этапы без повторного счёта одного исхода.
Для перформанс-оптимизации
Качество заявок и дальнейшие результаты в CRM становятся частью сигнала для оптимизации рекламы.
Любой эффект Sales Ninja измерим. В отчётности для него всегда заводится отдельная цель «Sales Ninja: …», оригинальная цель не модифицируется. Финальная оценка эффективности кампании всегда строится по реальным конверсиям, а не по виртуальным.
Нативный split-tester платформы и основной инструмент валидации. Даёт корректное сравнение «c Sales Ninja» vs «без» на одном и том же трафике в один и тот же период.
Используется для платформ без нативных A/B (VK Реклама, MyTarget и др.). Подходит, когда сезонность и объём трафика стабильны.
Применяется в узких нишах (B2B, недвижимость, премиум-сегменты), где нативный A/B статистически нерелевантен из-за низкого недельного объёма.
Виртуальные конверсии всегда идут в отдельные цели Метрики. Бизнес-отчётность по кампании строится по реальным целям. Sales Ninja нельзя «накрутить»: финальная оценка всегда по деньгам и реальным сделкам.
Реальные сдвиги метрик на кампаниях клиентов. Итоговая эффективность всегда оценивается только по реальным конверсиям.
Виртуальные конверсии не участвуют в итоговой оценке — только реальные конверсии и деньги.
Как предиктивная AI-оптимизация работает в вашей отрасли: от первого обращения до результата, за который бизнес готов платить.

Банк · Розничное кредитование
Что добавляет модель
Модель в реальном времени предсказывает вероятность одобрения и подписания договора. Виртуальная конверсия идёт в кабинет с правильной ценностью, минус-цели по неквалифицированным заявкам очищают обучение.
Пример применения, а не обещание результата. Прогноз модели помогает обучению; эффективность проверяем по реальным событиям бизнеса.
Рекламные платформы, аналитика и CRM работают в одной схеме. Источники дают контекст, модель — обучающий сигнал, рекламная система — закупку трафика.

Объединяет сигналы.
Оценивает вероятность.
Калибрует ценность.
Несколько платформ одновременноИнтеграции могут работать вместе внутри одного проекта.
amoCRM, Битрикс24, Calltouch, UIS, Rick.ai, Mango Office и Callibri — напрямую или через офлайн-конверсии Метрики. Для внутренней системы используем серверный API; способ подключения согласуем с вашей командой.
Подключение и сопровождение
От установки до проверки результата вас ведёт аккаунт-менеджер. Заранее разделяем задачи, доступы и ответственность — чтобы подключение не превращалось в отдельный проект разработки.
На выходеПонятный состав интеграций и нужных доступов.
На выходеСайт и учётные системы дают модели контекст.
На выходеРабочая модель и отдельные цели для её сигналов.
Сопровождаем согласование так же, как технический запуск: объясняем состав данных, условия работы и способ оценки результата.
Поведенческие и модельные сигналы обрабатываются на территории РФ. Работаем с действиями на сайте, контекстом и модельными оценками; состав подключаемых источников разбираем на старте.
Для команды информационной безопасности и владельцев данных.
Sales Ninja зарегистрирован в реестре программ для ЭВМ. Договорную работу и NDA сопровождает менеджер; требования корпоративной закупки обсуждаем до запуска.
Для юристов и закупки.
Сначала определяем нужные интеграции, затем согласуем доступы. Для базового скрипта доступ в рекламный кабинет не обязателен; расширенные функции подключаются отдельно.
Для технической команды и владельцев рекламных кабинетов.
Виртуальные конверсии передаются в отдельные цели. При оценке эффективности смотрим на реальные сделки, выручку и согласованные бизнес-метрики.
Для маркетинга, аналитиков и финансовой команды.
Согласования ведёт выделенный менеджер — вместе с вашей маркетинговой, технической и юридической командами.
Три месяца, чтобы измерить эффект на ваших данных и решить, стоит ли масштабировать решение.
Стоимость рассчитываем под проект и согласуем до старта.
Выбираем реальные цели, метрики и кампании. Фиксируем исходную ситуацию и способ сравнения.
Подключаем данные и модель. Для Директа используем A/B-эксперимент; для других платформ согласуем доступный метод проверки.
Разбираем результат, ограничения измерения и целесообразность расширения на остальные кампании.
Итоговый разбор эффективности на ваших данных: реальные конверсии, экономика кампаний и основания для решения о продолжении.
Установка, интеграции, обучение модели и аккаунт-менеджер входят в сопровождение пилота.