Как Яндекс оценивает намерение пользователя до совершения конверсии

Путь клиента редко заканчивается заявкой сразу после первого перехода по объявлению. Человек может изучить несколько страниц, посмотреть цены, сравнить варианты, вернуться на сайт через несколько дней и только потом связаться с компанией.

В 2026 году Яндекс стал учитывать такие сценарии глубже. Обновленная модель прогнозирования конверсий анализирует не только конечное действие, но и последовательность поведения пользователя до него. В расчет входит более 25 сигналов. Среди них есть глубина просмотра, длительность визита, добавление товара в корзину и другие промежуточные действия.

По данным Яндекса, в тестах новая модель приносила в среднем до 10% дополнительных конверсий при сопоставимом бюджете. Но для бизнеса важнее другой вывод: качество данных на сайте становится частью настройки рекламы.

Как изменилось прогнозирование конверсий в Яндекс Директе

Раньше системе приходилось делать вывод о вероятности конверсии по меньшему числу признаков. Обновленная модель анализирует примерно втрое больше сигналов. Алгоритм оценивает не одно отдельное событие, а совокупность действий. Допустим, один посетитель перешел по рекламе и сразу закрыл страницу. Другой открыл раздел услуг, посмотрел стоимость, изучил кейсы и через несколько дней вернулся на сайт.

Формально оба пользователя могли пока не оставить заявку. Но их поведение говорит о разной степени заинтересованности. Задача модели - находить такие различия и точнее прогнозировать, какой пользователь с большей вероятностью совершит нужное бизнесу действие.

Какие сигналы видит рекламная система

Часть информации Яндекс получает через Метрику и события сайта. К полезным сигналам могут относиться:

• просмотр нескольких страниц;
• длительность визита;
• переход на страницу стоимости;
• добавление товара в корзину;
• начало оформления заказа;
• взаимодействие с формой;
• звонок;
• отправка заявки;
• покупка.

При этом сам факт наличия события еще не делает его полезной целью для оптимизации. Просмотр пяти страниц показывает заинтересованность, но не равен покупке. Добавление товара в корзину находится ближе к коммерческому результату, но тоже не гарантирует заказ. Поэтому важно не просто собирать данные, а понимать значение каждого действия.

Почему одной цели «отправка формы» может быть мало

На многих сайтах аналитика заканчивается одной настроенной целью: пользователь отправил форму - система получила конверсию. Такой подход работает не во всех нишах. Если компания получает сотни заявок ежедневно, алгоритму может хватать данных для обучения. Но в B2B, недвижимости, строительстве, промышленности или дорогих услугах обращений бывает значительно меньше.

Например, сайт получил 1000 рекламных переходов и только 15 заявок. Если рекламная система видит исключительно эти 15 событий, большая часть информации о поведении остальных посетителей для оптимизации практически не используется. При этом среди них могут быть потенциальные клиенты, которые изучали прайс, смотрели проекты, возвращались несколько раз или начали заполнять форму. Такие события помогают лучше оценить качество трафика.

Чем микроконверсия отличается от бизнес-конверсии

Микроконверсия - промежуточное действие пользователя на пути к основной цели. Это может быть просмотр определенной страницы, переход к контактам, использование калькулятора или добавление товара в корзину.

Бизнес-конверсия находится ближе к коммерческому результату. Для интернет-магазина это оплаченный заказ. Для B2B-компании - квалифицированный лид или заключенный договор.

Разница важна для оптимизации рекламы. Если система будет считать одинаково ценными просмотр каталога и продажу, она может начать приводить пользователей, которые активно изучают сайт, но не покупают. Поэтому микроконверсии стоит использовать как дополнительные признаки интереса, а основные цели связывать с действиями, которые отражают реальную ценность для бизнеса.

Почему десятки одинаково важных целей мешают аналитике

Иногда после настройки Метрики появляется другая крайность: целью становится почти любое действие. Посетитель прокрутил страницу - цель. Провел на сайте минуту - еще одна. Посмотрел несколько карточек - третья. Открыл контакты - четвертая. Технически такие события собирать можно. Но назначать им одинаковую ценность не стоит. Алгоритм должен понимать приоритет.

Если просмотр фотографий происходит в десятки раз чаще заявки, оптимизация под такое действие может увеличить именно просмотры фотографий. Количество клиентов при этом не обязательно изменится.

Полезнее разделить события на несколько уровней: интерес → намерение → обращение → квалифицированный лид → продажа. Такая структура лучше отражает реальный путь клиента.

Мы видим, что большое количество целей само по себе не улучшает рекламу. Алгоритму важнее понимать, какие действия показывают интерес, а какие действительно связаны с качественным лидом или продажей.

Какие события стоит передавать в Метрику

Набор зависит от типа бизнеса. Для интернет-магазина цепочка может выглядеть так: просмотр карточки → корзина → оформление → заказ → оплата.

Для сайта услуг: просмотр услуги → изучение цены → взаимодействие с формой → заявка → квалификация → сделка.

Не все события обязательно использовать в стратегии Директа как основные цели. Часть нужна для анализа поведения и оценки качества посещений. Особое значение имеют данные, которые появляются после заявки.

Форма на сайте еще не показывает, стал ли пользователь реальным клиентом. Один лид может быть целевым, другой - ошибочным, третий - повторным. Если бизнес передает в рекламную систему информацию о статусах обращений, алгоритм получает более точное представление о том, какой трафик действительно полезен.

Пример из практики

В одном из performance-проектов «Поисковой Индустрии» для оптового поставщика сантехники рекламная система изначально учитывала обращения без достаточного разделения по качеству. В статистику конверсий попадали разные пользователи: представители застройщиков, потенциальные дилеры и частные покупатели. Для бизнеса такие лиды имели разную ценность, но на уровне рекламы могли выглядеть одинаково.

Мы разделили рекламные кампании по типам корпоративных клиентов и связали данные Яндекс Директа со статусами лидов в CRM. В оптимизации стали учитывать обращения, которые прошли первичную квалификацию отдела продаж. За шесть месяцев стоимость подтвержденного B2B-лида снизилась на 37%. Количество квалифицированных обращений выросло на 92%, а их доля увеличилась с 52,4% до 62%. Стоимость привлечения нового договора сократилась на 39%.

Кейс показывает, почему недостаточно передавать алгоритму только факт отправки формы. Чем точнее рекламная система понимает качество результата, тем полезнее становятся данные для дальнейшей оптимизации.

Как проверить, что алгоритм обучается на нужных действиях

Проверку лучше начинать не с рекламного кабинета, а с пути клиента. Сначала нужно выписать основные этапы от первого посещения до продажи. Затем определить, какие события уже фиксируются и какие остаются невидимыми.

После этого стоит проверить:

• корректно ли срабатывают цели Метрики;
• нет ли дублей заявок и заказов;
• учитываются ли звонки;
• какая цель выбрана для оптимизации кампании;
• соответствует ли она реальному результату бизнеса;
• передаются ли данные о квалифицированных лидах и продажах;
• достаточно ли статистики для обучения стратегии.

Особенно важно проверить ситуации, когда рекламный кабинет показывает много конверсий, а отдел продаж не видит сопоставимого роста качественных обращений. Это признак того, что реклама может обучаться на слишком слабом или неправильно выбранном сигнале.

Почему обновление важно для длинного цикла сделки

Чем дольше пользователь принимает решение, тем больше промежуточных действий появляется между рекламным переходом и покупкой. Это характерно для недвижимости, автомобилей, строительства, сложных услуг и B2B. Человек может перейти с рекламы сегодня, вернуться через неделю напрямую, изучить сайт с другого устройства и только потом оставить заявку.

Если анализировать только последнее посещение, часть пути остается незаметной. Поэтому в 2026 году настройка рекламы все теснее связана с качеством аналитики, корректными целями и передачей данных о реальных результатах.

Что бизнесу стоит проверить сейчас

Создавать десятки новых целей только из-за обновления алгоритма не нужно. Сначала полезно провести ревизию уже существующей аналитики. Нужно понять, видит ли система важные этапы взаимодействия, не смешиваются ли полезные и бесполезные обращения и получает ли Директ информацию о том, что происходит после отправки формы. Главный вопрос должен звучать не «сколько целей настроено в Метрике», а «какие из этих целей действительно помогают отличить потенциального клиента от обычного посетителя».

Обновленная модель прогнозирования показывает, куда развивается Яндекс Директ: алгоритм оценивает не одно действие, а весь набор сигналов, который оставляет пользователь по пути к покупке. Поэтому качество настройки целей становится частью performance-стратегии. Чем точнее бизнес разделяет обычный интерес, целевое обращение и реальную продажу, тем полезнее данные, на которых рекламная система принимает решения.

Материал проверен редакцией «Поисковая индустрия»

FAQ: популярные вопросы и ответы