Рекомендательные технологии Яндекса повысили конверсионность Директа на 20–25%

Бизнесы в Директе получили больше конверсий при сопоставимых бюджетах на продвижение за первые 9 месяцев 2026 года благодаря нейротехнологиям, которые Яндекс внедрил в свою рекламную систему.

Общая конверсионность Директа в среднем выросла на 20–25% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Речь идет о совокупной динамике по всем рекламным кампаниям в сервисе, результаты отдельных кампаний могут различаться в зависимости от ниши, настроек и бюджета.

Новые рекомендательные технологии Директа продолжают работать после атак на дата-центры Яндекса. Весь набор нейросетевых моделей по-прежнему задействован и влияет на качество подбора аудитории, ранжирования объявлений и итоговую эффективность рекламных кампаний.

В апреле 2026 года Яндекс провел крупное обновление рекомендательных систем в рекламных технологиях. Этот подход соответствует мировому тренду: крупнейшие технологические компании мира в своих рекламных системах переходят сегодня от поэтапных воронок к сквозным архитектурам. Вместо каскадной логики «отбор объявлений-кандидатов, затем ранжирование» новые рекомендательные системы используют нейросетевые архитектуры, которые формируют результат сразу для всей сессии пользователя.

• В начале года в рекламную систему Яндекса внедрили собственную генеративную модель Argus (запущенную в июне 2025). Если раньше нейросети опирались на обезличенную историю интересов и действий в интернете за последние недели, то Argus на старте расширил этот период до года. За время, прошедшее с запуска, Яндекс уже увеличил глубину «памяти» Argus втрое: теперь система учитывает эту историю за период до трех лет. Для бизнесов это более адресный подбор аудитории для показа: система еще точнее учитывает и устойчивые интересы людей, сформированные годами, и краткосрочные запросы, тренды и сезонные всплески спроса, а объявления чаще показываются тем, кто действительно заинтересован в товаре или услуге.


• В июне к Argus добавили собственную модель Gorgona. Она оценивает путь пользователя до покупки и точнее прогнозирует, какой показ приведет к конверсии. Благодаря этому система в реальном времени управляет ставками рекламодателей, и бюджет эффективнее направляется на показы, которые приводят к заказам и обращениям.

В компании отмечают, что выигрывают от новых рекомендательных технологий и сами пользователи: реклама лучше попадает в контекст жизни человека, помогает с выбором и решает конкретную задачу.

Напомним, в начале октября Яндекс представил ИИ-модель Sona для рекомендательных систем. Она объединяет весь процесс подготовки рекомендаций: от поиска подходящих вариантов до их ранжирования, заменяя сложный каскад отдельных алгоритмов одной моделью.

Источник: пресс-релиз Яндекса