Рекламные платформы
Передача виртуальных конверсий в нативную автостратегию платформы.
Яндекс Директвключая Мастер кампаний
VK Реклама
MyTarget
Google Ads
Bing Ads
TikTok Ads
LinkedIn Ads
Моделируемые конверсии и AI оптимизация рекламы
ML-модель на уровне сайта расширяет обучающее пространство автостратегий рекламных платформ и снимает системные ограничения, в которые упираются перформанс-кампании.
Виртуальная конверсия — экстремум плотности вероятности целевого действия для каждого визита
Предсказания калиброваны относительно реальных конверсий и передаются в автостратегию рекламной платформы как самостоятельная цель. Автостратегия получает плотный, корректно ценностно-взвешенный сигнал — на порядки больший, чем поток реальных конверсий.
Это не бидер. Мы не конкурируем с автостратегией платформы — мы расширяем её обучающее пространство.
Сайт
Поведение посетителя в реальном времени
ML-модель Sales Ninja
Предсказание вероятности и ценности конверсии
Виртуальная конверсия
Калиброванный сигнал — отдельная цель в кабинете
Автостратегия платформы
Я.Директ, VK Реклама, Google Ads и др.
Модель сама подстраивается под платформу, кампанию и кластер трафика
Брендовый поиск Я.Директа и охватная кампания в VK — разные аудитории. Внутри одной кампании сегменты ведут себя по-разному. Модель распознаёт это автоматически и адаптирует предсказание под платформу, под конкретную кампанию и под значимые кластеры внутри неё.
Не одна модель, а спектр предсказаний
- Конверсии
- Мультимодальные (выручка)
- По чистой прибыли
- LTV (выручка)
- LTV (чистая прибыль)
Под каждую бизнес-метрику — своя модель, со своей калибровкой. Можно использовать несколько одновременно и миксовать в стратегии кампании.
Антибот встроен по умолчанию
Если визит близок к конверсии, но это бот — виртуальная конверсия не уходит в кабинет. Автостратегия не отравляется фрод-трафиком. Базовая модель антибота поставляется бесплатно вместе с продуктом.
Пять системных ограничений автостратегий — и как мы их снимаем
Чаще всего корпоративный клиент закрывает несколько из этих ограничений одновременно. Поэтому продукт подключают как единое решение, а не как точечный инструмент.
- 01
Дефицит конверсий для обучения автостратегии
- Ограничение
- Автостратегия рекламной платформы статистически не может обучиться при еженедельном объёме конверсий ниже порога устойчивости.
- Почему оно существует
- Алгоритмам нужна минимальная плотность сигнала. Иначе обучение становится нестабильным, а кампания теряет трафик.
- Как Sales Ninja снимает
- ML-модель на уровне сайта генерирует виртуальные конверсии в кратном объёме относительно реальных. Автостратегия получает достаточную плотность сигнала для устойчивого обучения.
- Когда вы это чувствуете
- Новая кампания не выходит из обучения
- Кампания «то работает, то нет»
- Узкая семантика, по которой не накапливается достаточно покупок
- B2B / длинный цикл / дорогой средний чек
- 02
Стеклянный потолок эффективности
- Ограничение
- Даже у обученной кампании эффективность выходит на плато, уровень которого детерминирован еженедельным объёмом конверсий и шириной их распределения.
- Почему оно существует
- Автостратегия не может расти точнее, чем позволяет дисперсия её обучающей выборки.
- Как Sales Ninja снимает
- Обогащение реальных конверсий виртуальными расширяет обучающую выборку и пробивает потолок. Типичный сдвиг: «работала на 7 из 10 — стала на 9–10 из 10» по основной метрике эффективности.
- Когда вы это чувствуете
- ROAS / CPA вышел на плато и не меняется месяцами
- «Оптимизировать больше нечего, текущий стек уже дал максимум»
- Масштабирование бюджета не приводит к пропорциональному росту
- Конкуренты с тем же стеком работают примерно одинаково — и вы тоже
- 03
Оптимизация по реальному концу воронки, а не по верхнему лиду
- Ограничение
- Автостратегии умеют учиться только на конверсиях, попавших в кабинет в пределах окна обучения. Реальный конец воронки приходит слишком поздно и в кратно меньшем объёме.
- Почему оно существует
- Цепочка CRM → коллтрекинг → Метрика → Директ занимает дни и недели, окно обучения автостратегии короче, плотность конечных конверсий ниже минимума устойчивости.
- Как Sales Ninja снимает
- Модель предсказывает вероятность конечного события воронки в момент визита и отправляет виртуальную конверсию в реальном времени, с правильно откалиброванной ценностью. Автостратегия учится по тому, что вам реально нужно.
- Когда вы это чувствуете
- Оптимизируетесь по «оставил заявку», а нужны «одобренные кредиты» / «оплаченные заказы» / «вышел на сделку»
- «Лидов много, продаж нет»
- Длинный цикл сделки делает классическую офлайн-конверсию бесполезной для обучения
- Между лидом и сделкой стоит ручная квалификация менеджеров
- 04
Равномерная оптимизация по «длинному хвосту»
- Ограничение
- Автостратегия концентрирует бюджет на самых «толстых» кластерах конверсий и игнорирует длинный хвост: дорогие маржинальные товары, вторичную семантику, узкие гео и сегменты.
- Почему оно существует
- В естественной выборке конверсий малочисленные кластеры теряются в шуме, крупный кластер «забирает» оптимизацию на себя.
- Как Sales Ninja снимает
- Виртуальные конверсии создают существенно более плотное и равномерное покрытие трафика. Автостратегия начинает работать в том числе с маржинальными SKU, узкой семантикой и автотаргетингом — там, где без дополнительного сигнала ей не хватает данных.
- Когда вы это чувствуете
- Широкий ассортимент с большой долей дорогих и маржинальных позиций
- Вторичная семантика «не выкупается»
- Автотаргетинг и вторичные гео не запускаются
- «Топ-10 SKU забирает бюджет, остальной ассортимент почти не получает трафика»
- 05
Некачественный трафик в обучении автостратегии
- Ограничение
- Автостратегия учится на всём, что приходит как конверсия. Спам-лиды, невыкупленные заказы, неквалифицированные обращения, фрод-визиты — попадают в обучающую выборку и тянут оптимизацию в сторону нецелевых сегментов.
- Почему оно существует
- У классической автостратегии нет отрицательного полюса. Она знает «вот так — хорошо», но не знает «вот так — плохо». Чем больше некачественных событий в воронке, тем заметнее деградация качества трафика со временем.
- Как Sales Ninja снимает
- Минус-цели — отрицательный полюс оптимизации. Спам-заявка, невыкуп, неквалифицированный лид снижают вероятность отправки виртуальной конверсии для похожих визитов. Плюс встроенный антибот на входе. Модель не усиливает нецелевые сегменты и не расходует на них рекламный бюджет.
- Когда вы это чувствуете
- Много заявок, но конверсия в реальную сделку падает
- Менеджеры жалуются на некачественные лиды и спам-звонки
- Высокий процент невыкупа в e-com
- Подозрение на ботовый трафик и фрод-клики
Сборная стратегия под проект, а не общая пресет-модель
Не «волшебная кнопка», а инженерный пульт. Каждая ручка отвечает за конкретное свойство получаемого сигнала — и может настраиваться отдельно под каждую кампанию портфеля.
Выберите целевую функцию — от количества до LTV
Оптимизация по реальной экономике клиента, а не только по факту покупки. Модель обучается под выбранную цель и передаёт ценность в кабинет.
- Количество конверсий
- Выручка
- Чистая прибыль
- LTV (выручка)
- LTV (чистая прибыль)
Сама подстраивается под платформу, кампанию и кластер трафика
Не нужно настраивать модель под каждую новую кампанию вручную. Адаптивный слой распознаёт значимые рекламные платформы, кампании внутри них и крупные сегменты внутри кампаний — и выдаёт релевантное предсказание для каждого. Новая кампания подключается без перенастройки.
Пять режимов учёта конверсий при тренировке модели
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.
- Все срабатывания цели
- Первая конверсия пользователя
- Первая конверсия в сессии
- Самая значимая для пользователя
- Самая значимая в сессии
Модель только на нужном срезе трафика
Можно ограничить обучение определённым разделом сайта, типом товара, сегментом аудитории. Пример: отдельная модель под линейку кондиционеров, считающая покупкой только заказ с кондиционером.
Виртуальные конверсии откалиброваны и атомарны
10 реальных покупок на 100 000 ₽ → 45 виртуальных, совокупная ценность остаётся 100 000 ₽. Виртуальные можно миксовать с реальными и между собой, с разной силой участия — собирая стратегию под проект.
Стратегия как набор атомарных сигналов
Реальная покупка + виртуальная конверсия по покупке + виртуальная по «CRM: оплачен» (100% ценности) + виртуальная по «CRM: создан» (5% ценности) + минус-цель «спам-лид». Каждая атомарна, калибруется отдельно и работает поверх любой модели атрибуции Метрики.
Как мы измеряем результат на ваших кампаниях
Любой эффект Sales Ninja измерим. В отчётности всегда отдельная цель «Sales Ninja — …», оригинальная цель не модифицируется. Финальная оценка эффективности кампании всегда строится по реальным конверсиям, не по виртуальным.
A/B-эксперименты Яндекс Директа
Нативный split-tester платформы. Основной инструмент валидации — даёт корректное сравнение «c Sales Ninja» vs «без» на одном и том же трафике в один и тот же период.
Сравнение период к периоду
Используется для платформ без нативных A/B (VK Реклама, MyTarget и др.). Подходит, когда сезонность и объём трафика стабильны.
Сравнение групп кампаний
Применяется в узких нишах (B2B, недвижимость, премиум-сегменты), где нативный A/B статистически нерелевантен из-за низкого недельного объёма.
Прозрачность учёта
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.
Российский и западный рекламный стек
Готовые интеграции из коробки. Серверный API для нестандартных сценариев. Все интеграции работают одновременно и могут смешиваться внутри одного проекта.
Аналитика и серверные источники
Сбор сигналов и конечных конверсий из любых учётных систем.
- Яндекс Метрика — основной источник, через неё подхватываем большинство сторонних сервисов
- Google Analytics
- DataLayer на сайте
- Прямой JS-API на сайте
- Прямой серверный API — без ограничений на окно атрибуции
- Всё, что передаётся в любой из этих источников — автоматически попадает к нам
CRM, коллтрекинг и внешние сервисы
Поддерживаются напрямую и через офлайн-конверсии Метрики.
- AmoCRM, Bitrix24 и другие основные CRM
- Calltouch, UIS, Rick.ai, Mango Office, Callibri
- Большинство сервисов подхватываем через офлайн-конверсии Яндекс Метрики — без отдельной интеграции
Без проблем добавим интеграцию с вашим внутренним сервисом, если потребуется. Это входит в сопровождение аккаунт-менеджера.
Один скрипт. Корпоративный режим работы. Никакой нагрузки на вашу команду разработки
Один JS-скрипт. Установка — 1 минута
Через HTML напрямую или официальный шаблон Яндекс Метрики. Дальше — копим данные.
Доступ в рекламный кабинет не обязателен
Достаточно скрипта на сайте. Доступ к Метрике — опционален. Доступ к API Директа — только для расширенного функционала.
Перехват целей — автоматический
Подхватываем цели Яндекс Метрики, Google Analytics, DataLayer и отправки форм без работы программиста на стороне клиента.
Мульти-домен и поддомены — из коробки
Несколько доменов с одним шаблоном объединяются в один проект. Сессии и конверсии при переходах между доменом и поддоменом мержатся без потери точности.
Несколько проектов на один аккаунт
Для агентств и холдингов — единый аккаунт-менеджер на портфель проектов и единый биллинг.
Производительность сайта не страдает
Скрипт асинхронный, раздаётся из CDN, не блокирует основной поток. Все тяжёлые вычисления — на нашем бэкенде.
Встроенный детектор ботов
Если визит близок к конверсии, но это бот — виртуальная конверсия не отправляется, автостратегия не отравляется фрод-трафиком. Базовая модель — бесплатно. Расширенный антифрод — отдельным продуктом.
Сопровождение всего цикла
Выделенный аккаунт-менеджер: установка, интеграции, обучение модели, A/B-валидация, отчётность по эффективности. Полноценный онбординг команды клиента.
Готовы к корпоративному юридическому процессу
Инфраструктура в России
Поведенческие и модельные сигналы обрабатываются на территории РФ. Без трансграничной передачи. Персональные данные не собираем.
Реестр ЭВМ
Sales Ninja официально зарегистрирован в реестре программ для ЭВМ. Право собственности оформлено в российской юрисдикции — всё как полагается для корпоративных закупок и комплаенс-проверок.
NDA, договорная работа
Стандартная договорная схема для крупного бизнеса. Сопровождение юридических согласований выделенным менеджером.
Не собираем персональные данные
Работаем только с поведенческими и обогащёнными сигналами (тип устройства, морфология запроса, гео и др.). Не являемся DMP — упрощает юридический процесс.
Опыт работы с банками и телекомом
Среди клиентов — банки топ-уровня, телеком-операторы, крупный e-com. Большинство — под NDA, публичные логотипы это меньшая часть портфеля.
Изолированная отчётность
Виртуальные конверсии всегда в отдельных целях. Sales Ninja нельзя «накрутить» — оценка эффективности всегда по реальным деньгам и сделкам.
Как предиктивная AI оптимизация помогает
В каждом проекте обычно работает не одно из ограничений автостратегии, а несколько одновременно. Поэтому продукт подключают как единое решение под профиль бизнеса, а не под конкретный симптом.
Банк · Розничное кредитование
Учим автостратегию приводить тех, кому одобрят кредит
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Грязный трафик и неквалифицированные заявки
- Дефицит выдач для обучения автостратегии
- Что делает 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.
Крупный e-com · Широкий ассортимент
Оживляем длинный хвост дорогих маржинальных SKU
- Какие ограничения снимаем
- Равномерная оптимизация по длинному хвосту
- Стеклянный потолок эффективности
- Метрика — чистая прибыль, а не выручка
- Что делает модель
- Виртуальные конверсии создают плотное покрытие по всему каталогу. Мультимодальная модель оптимизирует не количество заказов, а маржинальную ценность. Автотаргетинг и вторичные гео начинают работать.
Небольшой e-com · Узкая ниша
Выводим автостратегию из «голодания» при малом объёме
- Какие ограничения снимаем
- Дефицит конверсий для обучения автостратегии
- Грязный трафик — высокий процент невыкупа
- Что делает модель
- Виртуальные конверсии в кратном объёме относительно реальных. Минус-цель по невыкупленным заказам очищает обучение. Кампания держит стабильное качество вне сезонности.
Edtech · Длинный цикл сделки
Оптимизация по оплате обучения, а не по заявке на консультацию
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Длинный цикл — оплата приходит через недели после заявки
- Грязный трафик — нерелевантные заявки
- Что делает модель
- Модель предсказывает вероятность оплаты курса в момент визита и отправляет виртуальную конверсию сразу, не дожидаясь работы менеджеров. Минус-цели на нерелевантные заявки убирают «случайных» лидов.
B2B · Длинная сделка с менеджером
Оптимизация по квалифицированному лиду в CRM
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Дефицит конверсий — конечных сделок мало
- Грязный трафик — много нерелевантных обращений
- Что делает модель
- Модель предсказывает вероятность квалификации лида в CRM на основе поведения на сайте. Виртуальная конверсия по «квалифицирован» идёт в кабинет в реальном времени. Минус-цели держат фокус на целевой аудитории.
Недвижимость · Длинный цикл
Оптимизация по показу объекта, а не по любому клику на форму
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Дефицит конверсий — показов мало
- Длинный хвост — разные ЖК с разной экономикой
- Что делает модель
- Модель предсказывает вероятность дохода до показа объекта и калибрует ценность под конкретный ЖК. Виртуальные конверсии в кратном объёме разгоняют автостратегию даже при единицах показов в неделю.
Авто · Дилерская сеть
Оптимизация по записи на тест-драйв
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Длинный хвост — разные модели и комплектации
- Грязный трафик — праздные обращения и спам
- Что делает модель
- Модель предсказывает вероятность записи и доезда на тест-драйв. Калибровка под разные модели. Минус-цели на нерелевантные заявки.
Страхование · Прямые продажи
Оптимизация по выпущенному полису
- Какие ограничения снимаем
- Оптимизация по реальному концу воронки
- Грязный трафик — расчёты «из любопытства»
- Длинный хвост — разные продукты с разной экономикой
- Что делает модель
- Модель предсказывает вероятность покупки полиса в момент расчёта стоимости. Виртуальная конверсия по «оформленный полис» идёт в кабинет сразу. Минус-цели отсекают пользователей, которые просто посмотрели цены.
Туризм · Онлайн-бронирование
Оптимизация по оплаченному туру и доходности
- Какие ограничения снимаем
- Метрика — выручка и маржа, а не количество броней
- Стеклянный потолок эффективности
- Длинный хвост — разные направления и ценовые сегменты
- Что делает модель
- Мультимодальная модель оптимизирует по выручке тура с учётом маржи. Виртуальные конверсии расширяют обучающую выборку и помогают пробить плато ROAS. Калибровка под направления и сегменты.
3 месяца. Реальный результат на ваших кампаниях. Решение по долгосрочной работе — на данных
Длительность
3 месяца. К концу пилота у вас на руках — измеримый результат на собственных кампаниях, по которому можно принимать решение о долгосрочном подключении.
Стоимость
Рассчитывается индивидуально под проект. Цель пилота — за умеренные деньги получить честный ответ, работает ли продукт именно на вашем бизнесе, и принять решение о долгосрочном подключении без больших вложений на старте.
Что входит
Установка скрипта, интеграция с вашим стеком, обучение модели, выделенный аккаунт-менеджер на весь срок, A/B-валидация результата на стороне Яндекс Директа, итоговый отчёт по эффективности на ваших данных.
Что вы получаете
Измеренный на собственных кампаниях ответ — стоит ли разворачивать решение на полный портфель. Не презентация, а цифры по вашим деньгам.
Сотрудничаем с ведущими агентствами
