Яндекс представил новую модель прогнозирования конверсий — система оценивает весь путь клиента до покупки
Решение может повышать число конверсий в среднем на 10%
3 минуты
Яндекс внедрил в рекламную систему новую модель прогнозирования конверсий и управления ставками рекламодателей. Модель Gorgona анализирует не отдельные действия пользователя на сайте, а весь его путь до покупки. По данным компании, тесты показали, что решение может обеспечить в среднем на 10% больше конверсий при сопоставимом бюджете.
Gorgona стала вторым обновлением рекомендательных систем Яндекс Рекламы
В начале 2026 года Яндекс внедрил в рекламную систему генеративную модель Argus, которая анализирует обезличенную историю пользователя. Технология позволила учитывать в 30 раз больше данных о поведении пользователей при прогнозировании их интересов.
Теперь её дополнила дискриминативная модель глубокого обучения Gorgona. В связке две ИИ-модели позволяют рекламной системе точнее оценивать вероятность покупки и получать больше конверсий при сопоставимом рекламном бюджете.
Новая технология учитывает более 25 действий пользователей
Новая модель анализирует более 25 действий пользователей — втрое больше, чем раньше. Среди них:
- глубина просмотра страниц;
- время, проведённое на сайте;
- добавление товара в корзину;
- другие промежуточные действия, которые помогают оценить вероятность покупки.
В основе модели лежит «многоголовая» архитектура: несколько нейросетей одновременно анализируют разные этапы поведения пользователя на сайте.
Система анализирует не только клики, но и поведение до покупки
По словам директора по продуктам и искусственному интеллекту Яндекс Рекламы Алексея Штоколова, новая архитектура модели позволяет эффективнее учитывать поведение пользователей на разных этапах принятия решения о покупке.
«“Многоголовая” архитектура модели дает возможность более точно спрогнозировать конверсию, так как позволяет одновременно оценивать разные типы сигналов — от клика до отложенной покупки — и извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием», — отметил директор по продуктам и искусственному интеллекту Яндекс Рекламы Алексей Штоколов.
По данным компании, модель особенно эффективна в категориях с длинным циклом принятия решения. В их числе:
- недвижимость;
- автомобили;
- электроника;
- туристические услуги.
Пользователи в этих категориях часто возвращаются к покупке спустя несколько дней или недель после первого посещения сайта.
Новая модель точнее распределяет рекламный бюджет
Яндекс также внедрил дополнительный алгоритм, который оперативно фиксирует изменения в поведении пользователей и помогает основной модели быстрее учитывать их при прогнозировании.
Благодаря этому система ещё до покупки оценивает вероятность целевого действия и точнее распределяет рекламный бюджет. Объявления чаще показываются пользователям, которые с большей вероятностью совершат покупку.
Новая модель прогнозирования конверсий уже используется в рекламных кампаниях в Поиске и Рекламной сети Яндекса.
Контекст
По данным компании, рекламная система Яндекса обрабатывает до 1,2 млн запросов в секунду, а нейросетевые технологии ежедневно участвуют примерно в 10 млрд событий внутри платформы.
Сейчас в экосистему Yandex Neuro Ads входят модели Argus и Gorgona, которые используются для подбора аудитории, ранжирования объявлений и управления рекламными ставками. Система также включает технологии Alice AI для создания текстов, изображений, видео и ИИ-помощников.
Запускать рекламу через Яндекс Директ можно в Поиске, Картах, Товарной галерее, Погоде и на более чем 90 тыс. площадок Рекламной сети Яндекса. По данным компании, РСЯ обеспечивает около 6 млрд показов рекламы в сутки.