Как рекламные платформы с ИИ прогнозируют спрос до того, как пользователь его проявит

Рекламные платформы научились находить потенциальных клиентов до того, как те введут поисковый запрос или посетят карточку товара. Яндекс, Google и Meta внедрили рекомендательные системы, которые анализируют тысячи действий пользователя — от просмотра погоды в другом городе до задержки на карточке товара — и выявляют паттерны формирующегося спроса. ARGUS от Яндекса обрабатывает до 8000 событий пользователя вместо прежних 256, а нейротехнологии компании повысили общую эффективность рекламной системы на 38% в 2025 году. Для брендов это означает новую логику медиабаинга: охват расширяется за счёт аудиторий, которые ещё не проявили явный интерес, но система уже прогнозирует их готовность к конверсии.

Почему классический таргетинг перестал справляться с задачей

Традиционная модель диджитал-рекламы строилась на очевидных сигналах: человек искал кроссовки для бега, переходил на страницу ипотечного калькулятора или выбирал отели в определённом городе. Платформа ранжировала готовые креативы по прогнозу актуальности и ставке в аукционе. Проблема в том, что путь к покупке редко линейный. Пользователь может посмотреть прогноз погоды в Риме, почитать про визовые требования и закрыть вкладку — ни одного явного коммерческого запроса. По отдельности эти действия ничего не значат, но в правильной последовательности указывают на планирование поездки.

Более ранние алгоритмы не могли моделировать длинные и разнородные цепочки поведения. Они опирались на недавние действия, ограниченный набор сигналов или широкие демографические сегменты. Инфраструктура на базе рекомендательных систем анализирует, как интересы формируются, пересекаются и трансформируются со временем. Важен порядок событий, контекст и обратная связь о реакции пользователя на прошлые рекомендации.

Как рекомендательные модели прогнозируют спрос

Performance Max от Google управляет ставками, аудиториями, креативами и атрибуцией через единую систему. Рекламодатели вне ретейла получают в среднем на 27% больше конверсий или их ценности при сопоставимых CPA или ROAS. Система учитывает не только текущее поведение, но и прогнозирует, какие пользователи принесут долгосрочную ценность. Бренды могут передать платформе данные о самых ценных клиентах, помогая алгоритму приоритизировать похожие сегменты.

Generative Ads Recommendation Model (GEM) от Meta обеспечила рост конверсий на 5% в Instagram и на 3% в ленте Facebook сразу после внедрения. Модель обрабатывает поведенческие последовательности вместе с информацией об объявлениях, форматах, целях рекламодателя и вовлечённости. Система обновляет рекомендации по мере поступления новых сигналов — один просмотр карточки товара может изменить набор интересов, следующий действие — изменит их снова.

Рекламные платформы больше не ждут явного запроса — они распознают перспективу раньше и влияют на формирование спроса

Многоголовая архитектура Gorgona от Яндекса использует отдельные нейросети для оценки разных типов сигналов конверсии, прогнозирования результатов и управления ставками. Дискриминативный подход позволяет системе быстрее реагировать на изменения и отличать простой интерес от сигнала, который может принести результат для бизнеса. Рекламным системам приходится интерпретировать больше типов обезличенных сигналов, чем стриминговым сервисам или соцсетям: поиск, электронная коммерция, мобильные приложения, партнёрские площадки. Понятной обратной связи от пользователя меньше — люди не ставят «лайк» рекламе, чтобы объяснить её релевантность.

Генерация креативов как финальное звено

Как только платформа распознаёт коммерческий потенциал, подходящего варианта рекламы может не быть. Amazon Ads использует информацию о товаре и креативы рекламодателя для создания или адаптации изображений, видео, аудио и текста — в том числе в Amazon DSP. Sponsored Brands кампании со сгенерированными креативами показали в среднем на 10,3% более высокую окупаемость затрат во втором квартале 2025 года. Бренды, использующие инструменты генерации, продвигали в пять раз больше товаров и использовали вдвое больше изображений на один товар.

Вместо того чтобы вручную готовить каждое объявление, рекламодатель может предоставить карточку товара или фид, исходные креативы, требования бренда и ключевые сообщения. Платформа адаптирует рекламу под формат, площадку, этап пути клиента или привычную тональность. Не каждый показ требует уникального сгенерированного объявления — брендам по-прежнему нужны согласованные варианты, соответствие юридическим требованиям и контроль ключевых сообщений. Важное изменение в том, что создание контента становится частью процесса анализа поведенческих сигналов аудитории и показа рекламы.

Что это меняет для российского рынка и медиабаинга

Более точное прогнозирование расширяет охват потенциальных клиентов, до которых может дотянуться рекламодатель. Вместо реакции только на явный сигнал о покупке платформа распознаёт ситуации, в которых вероятность потребности человека в определённом продукте или услуге только формируется. Экономика рекламы не ограничивается первой конверсией. Клиент, который совершает повторные покупки, увеличивает средний чек или остаётся лояльным компании годами, может оправдывать более высокую стоимость привлечения, чем тот, кто совершил покупку единожды.

Более высокая эффективность не всегда означает более низкую цену за тот же результат. Важнее — увеличение выручки и ценности конверсии на каждый вложенный в продвижение рубль. Когда платформа приносит больше реальных клиентов и снижает издержки на нерелевантные показы, она становится рентабельной и привлекательной для бизнеса. В результате рекламодатели с большей вероятностью увеличивают расходы — не потому, что платят больше за те же результаты, а потому, что система принесла больше прибыли.

Чек-лист для маркетолога: как адаптировать стратегию

• Передайте платформе данные о самых ценных клиентах — CRM-сегменты с высоким LTV помогут алгоритмам приоритизировать похожие аудитории на ранних этапах формирования спроса.
• Подготовьте фид товаров или услуг с полной информацией — чем больше атрибутов (описания, характеристики, визуальные материалы), тем точнее система сможет генерировать и адаптировать креативы под контекст показа.
• Определите допустимую стоимость привлечения с учётом долгосрочной ценности клиента, а не только первой конверсии — это расширит доступный объём аудиторий и позволит системе работать с формирующимся спросом.
• Установите конверсионные цели с учётом всего пути клиента — передавайте платформе данные о повторных покупках, среднем чеке, длительности использования услуги, чтобы алгоритмы оптимизировали не только первое касание.
• Регулярно обновляйте требования бренда и ключевые сообщения — даже при автоматической генерации креативов контроль тональности и соответствие позиционированию остаются за рекламодателем.
• Анализируйте не только CPM и CPA, но и выручку на вложенный рубль — метрики эффективности должны отражать, сколько прибыли принесла система, а не только сколько стоил клик или показ.
• Тестируйте разные форматы и площадки внутри единой кампании — Performance Max, ARGUS и аналогичные решения автоматически распределяют бюджет туда, где система находит больше потенциальных клиентов.

Частые вопросы

Как рекомендательные системы в рекламе отличаются от соцсетей и маркетплейсов

Рекламные платформы интерпретируют больше типов обезличенных сигналов — поиск, электронную коммерцию, мобильные приложения, партнёрские площадки — и получают меньше понятной обратной связи от пользователя. Люди не ставят «лайк» рекламе, поэтому системе приходится делать больше выводов из косвенных сигналов и их последовательности. Стриминговые сервисы и соцсети изучают последовательности в относительно единообразной среде: треки, подборки, посты, короткие вертикальные ролики, истории.

Зачем бренду передавать платформе данные о ценных клиентах

Информация о самых ценных клиентах помогает алгоритмам приоритизировать пользователей, которые с большей вероятностью принесут долгосрочную ценность. Система анализирует паттерны поведения этого сегмента и находит похожие аудитории на ранних этапах формирования спроса, когда конкуренция за показ ниже. Это расширяет охват и позволяет работать с клиентами, которые ещё не проявили явный интерес, но уже соответствуют профилю высокомаржинального покупателя.

Какие метрики важнее при работе с рекомендательными системами

Выручка и ценность конверсии на каждый вложенный рубль важнее, чем CPM или CPA по отдельности. Система может приносить клиентов с более высокой стоимостью привлечения, но если они совершают повторные покупки, увеличивают средний чек или остаются лояльными компании годами, общая рентабельность будет выше. Анализируйте не только первую конверсию, но и LTV сегментов, которые пришли через рекомендательные кампании.

* Instagram и Facebook принадлежат компании Meta, признанной экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ.