Аннотация:
В статье рассмотрена задача оптимизации рекламных кампаний в онлайн-маркетинге с использованием анализа пользовательского поведения и системно-интеллектуального подсказчика (СИП). Для анализа поведения пользователей предложен метод вычисления индекса вовлеченности, который учитывает не только количество выполненных целей, но и их значимость для бизнеса. Индекс вовлеченности рассчитывается на основе данных, собранных через API Яндекс.Метрики, и используется для обучения модели машинного обучения. Модель прогнозирует уровень вовлеченности пользователей и классифицирует их на группы, что позволяет оптимизировать рекламные кампании. Предложена концепция системно-интеллектуального подсказчика, который автоматически анализирует данные и предоставляет менеджеру рекомендации по оптимизации рекламных кампаний. Результаты исследования демонстрируют, что предложенный подход позволяет повысить эффективность рекламных кампаний и снизить затраты на привлечение клиентов. В частности, внедрение концепции СИП показало снижение расходов на рекламу на 5–10% при увеличении ключевых показателей эффективности, таких как конверсия и вовлеченность.
Ключевые слова:
Яндекс Метрика, поведение пользователей, анализ данных.
Поступила в редакцию: 21.08.2025 Исправленный вариант: 24.10.2025 Принята в печать: 22.08.2025
Полный текст:
PDF файл (505 kB)