Яндекс сообщил о росте конверсионности рекламы в Директе на 20–25% за девять месяцев

Коротко

  • По данным Яндекса, за январь–сентябрь 2026 года конверсионность рекламы в Директе выросла в среднем на 20–25% год к году. Рекламодатели получили больше конверсий при сопоставимых бюджетах.
  • Нейросетевая модель Argus теперь учитывает обезличенную историю интересов пользователей за период до трёх лет, чтобы точнее подбирать рекламу с учётом долгосрочных предпочтений и текущего спроса.
  • Внедрённая в июне модель Gorgona прогнозирует вероятность конверсии после рекламного показа и автоматически корректирует ставки, помогая эффективнее распределять бюджет.

За первые девять месяцев 2026 года конверсионность рекламы в Директе выросла в среднем на 20–25% по сравнению с прошлым годом. По данным компании, рекламодатели стали получать больше заказов и обращений при сопоставимых бюджетах. Яндекс связывает результат с обновлением рекомендательных технологий и внедрением нейросетевых моделей Argus и Gorgona.

Показатель отражает общую динамику по всем рекламным кампаниям Директа. Это не значит, что каждый рекламодатель получил прирост на 20–25%: результат зависит от отрасли, настроек кампании и бюджета.

В первой половине года Яндекс существенно перестроил рекомендательные системы. Раньше алгоритмы работали последовательно: сначала отбирали объявления, которые могли заинтересовать пользователя, а затем определяли, какие из них показать первыми. Новые нейросетевые архитектуры позволяют принимать решения с учётом всей пользовательской сессии, а не только отдельных этапов отбора и ранжирования.

Одно из главных изменений — генеративная модель Argus, которую Яндекс внедрил в начале 2026 года. Прежде алгоритмы опирались на обезличенную историю интересов и действий пользователей за последние недели. С появлением Argus этот период увеличился до года, а затем ещё втрое. Теперь модель учитывает историю интересов за три года. Это помогает отличать устойчивые предпочтения человека от сиюминутных запросов и учитывать сезонные изменения спроса.

Например, пользователь может годами интересоваться определённой категорией товаров, но прямо сейчас искать что-то совсем другое. Argus позволяет учитывать и долгосрочные интересы, и текущие потребности, чтобы показывать более подходящую рекламу.

В июне к Argus добавилась модель Gorgona. Она оценивает путь пользователя к покупке и прогнозирует, какой рекламный показ с большей вероятностью закончится заказом или обращением. На основе этого прогноза Директ автоматически корректирует ставки в реальном времени, направляя бюджет на наиболее перспективные показы.

По сообщению Яндекса, обе модели продолжают работать и после атак на дата-центры компании. Они по-прежнему участвуют в подборе аудитории, ранжировании объявлений и оптимизации рекламных кампаний.

Яндекс рассчитывает, что дальнейшее развитие рекомендательных систем поможет рекламодателям получать больше конверсий, пользователям — видеть более подходящие предложения, а партнёрам — повышать доходность рекламного инвентаря. При этом заявленный рост на 20–25% относится к совокупным результатам Директа, а не к эффективности каждой отдельной кампании.

FAQ

Все ли рекламодатели Яндекс Директа получили рост конверсионности на 20–25%?

Нет. Яндекс приводит среднюю динамику по всем рекламным кампаниям за первые девять месяцев 2026 года. Результаты отдельных кампаний зависят от отрасли, настроек и бюджета.

Чем отличаются нейросетевые модели Argus и Gorgona в Яндекс Директе?

Argus учитывает долгосрочные и текущие интересы пользователей, чтобы точнее подбирать рекламу. Gorgona прогнозирует вероятность покупки или обращения после показа и помогает автоматически корректировать рекламные ставки.

Читайте также

  1. Meta обновила ИИ-подбор рекламы: ручной таргетинг теряет значение
  2. Китайские компании увеличили расходы на рекламу в «Яндексе» в 2,4 раза
  3. Rutube хочет разрешить персональным ИИ-агентам искать и подбирать видео за пользователей
  4. Разработчик собрал настольный экран для отслеживания лимитов Claude, Codex, Grok и Kimi
  5. Google открывает Gemini и Поиск для сторонних приложений
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Сквозные нейросетевые архитектуры рекламных рекомендаций: В первой половине 2026 года Яндекс обновил рекомендательные системы Директа, перейдя от последовательного отбора объявлений и их ранжирования к нейросетевым архитектурам, учитывающим всю пользовательскую сессию. Такой подход позволяет совместно обрабатывать сигналы о поведении пользователя при выборе рекламы вместо разделения процесса на независимые этапы отбора и ранжирования.
    [AdTech / Рекомендательные системы / Архитектура]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!