5 нестандартных способа обучения автоматических стратегий в Яндекс.Директ на микроконверсиях

Проблема: мало конверсий – не работает автоматизация

В B2B-проектах и нишах с низкой конверсией собрать 10-20 конверсий в неделю – задача нетривиальная. Без этого автоматические стратегии в Яндексе просто не обучаются и начинают работать некорректно. Наша задача – не просто запускать рекламу, а фактически стать ИИ-инженерами, которые обучают алгоритмы, добиваясь максимальной эффективности. Разберём несколько нестандартных подходов, которые помогут улучшить рекламные показатели.

1. Оплата за микроконверсии через фильтрацию трафика

Проблема: Яндекс.Директ активно льёт трафик с фродовых площадок – дорвеи, мобильные приложения с завышенным CTR (50-80%), биржи фриланса и т. д. Полностью исключить треш-площадки даже в обученной стратегии невозможно. Они всё равно будут размывать бюджет.

Решение:

  • Используем скрипт отслеживания переходов с нетрэш-площадок.
  • Задаём список площадок для фильтрации (например, все, что содержат "dsa.com").
  • Ставим оплату за конверсии, где микроконверсией является переход с качественной площадки.
  • Экспериментируем с оплатой за клики, чтобы сначала обучить стратегию, накопить данные.
  • Минусуем площадки вручную, но делаем это реже, так как алгоритм уже фильтрует большую часть мусора.
  • По мере накопления данных создаём составную цель: первый шаг – переход с нетрэш-площадки, второй – оставленная заявка.

Результат – стратегия обучается на чистых данных, а не на мусорном трафике.

Инструкция по установке:

Настройка цели на переход с не-мусорных площадок РСЯ без GTM

Шаг 1. Добавляем динамический параметр {source} в utm-метку. Она будет выглядеть так:

?utm_source={source}&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}&utm_content={ad_id}&utm_term={keyword}

Благодаря этому название площадки РСЯ будет подставляться в ссылку.

Шаг 2. Сохраняем скрипт и заполняем его настройки.

const trashReferrers = [ 'game', 'dsp', 'com.', ];

Здесь прописываем список слов, которые, как мы считаем, содержатся в названиях мусорных площадок. Будьте внимательны: например, если вы пропишете слово «games», площадки со словом «game» не будут отфильтрованы.

ym(97979926, 'reachGoal', 'notrash')

Здесь указываем свой номер счётчика Метрики вместо цифр по умолчанию.

Шаг 3. Переходим в Метрику и создаем цель типа Javascript-событие. Идентификатор — notrash.

Шаг 4. Проверяем фиксацию цели через метод ym_debug=2. Для этого переходим на сайт с меткой, в которую подставляем по очереди мусорные и не-мусорные площадки для теста. Например:

?utm_source=game&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}&utm_content={ad_id}&utm_term={keyword}&ym_debug=2

Цель не должна фиксироваться (если площадки заполнены, как в примере).

?utm_source=happydirectolog&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}&utm_content={ad_id}&utm_term={keyword}&ym_debug=2

Цель должна фиксироваться (если площадки заполнены, как в примере).

2. Фильтрация ботов через активное время на сайте

Проблема: Метрика по умолчанию не отслеживает активное время пользователя. Бот может "висеть" на сайте 30 минут, но не совершать никаких действий. В итоге автоматизация обучается на нерелевантных данных.

Решение:

  • Устанавливаем скрипт 60 секунд, который фиксирует активность: клики, скроллы, взаимодействие.
  • Настраиваем цель (60, 120, 180 секунд в зависимости от специфики сайта).
  • Анализируем корреляцию: сколько активных визитов приводит к конверсии (считаем в Excel).
  • Используем эти данные для настройки стратегий (например, указываем, что стоимость активного визита = 100 рублей, а заявки = 1000 рублей).
  • Оптимизируем рекламные кампании, чтобы приводить реально заинтересованных пользователей.

Результат – стратегия перестаёт обучаться на ботах и случайных заходах.

3. Оптимизация на копирование email в B2B

Проблема: Оплата за клики по email в B2B – бессмысленна. Яндекс нагонит кучу нецелевого трафика, который никогда не сконвертируется в обращение.

Решение:

  • Устанавливаем скрипт отслеживания копирования email.
  • Боты кликают по email, но не копируют его – копируют только реальные пользователи.
  • Оптимизируем рекламу на основании этих данных.
  • Для B2B это особенно эффективно: копируют те, кто реально собирает контакты для отправки КП.

Результат – стратегия обучается на реально заинтересованных пользователях.

Данный код добавляйте в HEAD и тут без разницы на какой платформе сделан сайт. Только вместо 'YOUR_METRIKA_ID' подставьте свой номер счетчика и создайте JavaScript событие с названием emailCopied.

4. Микробюджетная раскрутка стратегии

Проблема: Если стратегия не получает 10 конверсий в неделю, она не обучается.

Решение:

  • Запускаем кампанию с минимальным бюджетом (3000 рублей, например).
  • Если конверсий нет – постепенно увеличиваем бюджет каждую неделю.
  • Стратегия обучается не только на конверсиях, но и на данных из Метрики накопленных более чем за последнюю неделю.
  • Экономим бюджет, избегаем бессмысленных сливов.
  • Используем вместе с фильтрацией ботов и нетрэш-площадок.

Результат – стратегия обучается плавно, не расходуя бюджет на пусты клики со спам-площадок и приложений.

5. Фильтрация горячих лидов через pop-up

5 нестандартных способа обучения автоматических стратегий в Яндекс.Директ на микроконверсиях

Проблема: В B2B и сложных нишах много холодного трафика и очень долгий цикл принятия решения. Оптимизироваться на заявки – сложно.

Решение:

  • Добавляем pop-up перед входом на сайт.
  • В pop-up два варианта: "Готов купить – ищу конкретное предложение""Просто смотрю, изучаю рынок"
  • Фиксируем клики по кнопкам как отдельные цели.
  • Используем данные для ремаркетинга и корректировки ставок.
  • Повышаем ставки для горячих клиентов, снижаем для холодных.

Результат – отделяем горячий трафик от случайных посетителей.

Итоги

Яндекс – это не Google, и автоматические стратегии там работают не по учебнику. Если просто настроить рекламу и ждать чуда – можно слить бюджет в трубу. Реальные рабочие методы – это гибкие схемы обучения, которые позволяют алгоритму учиться не на боте-фроде, а на реальных пользователях.

Что делать:

  • Фильтровать трафик через микроконверсии.
  • Отсекать ботов по активному времени.
  • Оптимизироваться на копирование email в B2B.
  • Запускать стратегии с минимального бюджета.
  • Использовать pop-up сегментацию горячих клиентов.

Эти методы не требуют больших затрат, но значительно улучшают качество трафика и повышают эффективность рекламных кампаний. Забирайте себе и внедряйте.

_________________________________________________________________________

Если вам нужно привести клиентов на сайт или снизить стоимость лида, пишите нам в Telegram или оставляйте заявку на нашем сайте ROI IDOL, обсудим ваш проект.

А маркетологов и предпринимателей приглашаю в свой Telegram канал, там делюсь фишками по трафику и рассказываю, как развиваться быстрее в своем деле.

Тут же хочу поделиться списком из более чем 40 нейросетей для маркетологов и бизнеса, которые помогут сэкономить деньги, время и вырасти в доходе переложив рутину на машину.

Для того, чтобы получить МОЙ ТОП 40 нейросетей необходимых для работы маркетолога просто жми на кнопку под постом

Видео полностью сделано нейронками — один раз заснял себя, записал голос, и вуаля.

С помощью связки ElevenLabs, HeyGen и GPT я научился делать цифровых аватаров, которые упрощают создание контента, сокращая процесс съёмок, озвучки и подготовки сценария до нуля.

Кроме того, любое видео можно озвучить моим голосом и лицом за несколько минут на любом языке.

Чем это может быть полезно?

Теперь можно:

- Добавлять в резюме видео на другом языке и впечатлять работодателей.

- Снимать мультиязычный контент для YouTube, TikTok и Instagram, расширяя свою аудиторию.

- Воображать, что наконец-то выучил язык (а твои подписчики поверят, что ты полиглот!).

ЭТО ЛИШЬ ОДИН ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В РАБОТЕ МАРКЕТОЛОГА

Инструкция:

1. Первым делом идём в ElevenLabs, покупаем тариф Creator, записываем 40 минут своей речи, кормим нейронку — и на выходе получаем почти точную копию своего голоса. Если проигнорировать этот этап и сделать всё в HeyGen, то выйдет роботизированный голос "гугл-мужика" из одноимённого переводчика.

2. Создаём 5-минутный видеоролик в стиле "говорящая голова" и загружаем в HeyGen, чтобы нейросеть понимала твою мимику, паузы и синхронизировала движения губ со звуком.

3. Подключаем по API голос из ElevenLabs.

🎉 ГОТОВО — ВЫ ЗНАЕТЕ КУНГ-ФУ. КОНТЕНТ ЗАВОД ГОТОВ

Логика простая:

- Генерируем сценарий в GPT, который предварительно обучили на своих текстах (я натренировал его на основе моего Telegram-канала в моём стиле).

- Загружаем текст в HeyGen и получаем готовый ролик.

- Меняем в нём голос на свой из ElevenLabs.

- Отправляем на монтаж в CapCut и заливаем во все соцсети, чтобы умножить охваты.

Для того, чтобы получить МОЙ ТОП 40 нейросетей необходимых для работы маркетолога просто жми на кнопку снизу

1
Начать дискуссию