Период обучения автостратегии - время, которое пугает многих рекламодателей: CPA скачет, конверсий мало, хочется всё остановить и вернуться к ручному управлению. На самом деле это нормальная фаза, которую нужно пережить. В статье разберём, что происходит под капотом в период обучения, почему алгоритм ведёт себя именно так и как не сломать процесс.
Что такое обучение автостратегии
Обучение автостратегии - это процесс, в ходе которого алгоритм Яндекса строит и уточняет предиктивную модель: какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат конверсию в данной кампании.
Алгоритм не знает заранее, кто ваш клиент. Он начинает с общих предположений, показывает объявления широкой аудитории, собирает данные о поведении, фиксирует конверсии и постепенно уточняет профиль «наиболее вероятного покупателя».
Аналогия из жизни: новый продавец в магазине в первые дни предлагает товар всем подряд. Постепенно он замечает закономерности: «Мужчины 35-50 лет в рабочей одежде чаще спрашивают инструменты. Молодые с детьми интересуются игрушками». Через месяц он уже заранее знает, к кому с каким предложением подходить. Алгоритм делает то же самое, но в масштабе тысяч пользователей и за секунды.
Какие данные алгоритм использует для обучения
Яндекс аккумулирует огромное количество сигналов о каждом пользователе. При обучении автостратегии используются:
Данные о пользователе: - История поисковых запросов за последние 30+ дней - Посещённые сайты (через Яндекс.Браузер и партнёрскую сеть) - Демография: пол, возраст (по поведенческим признакам) - Геолокация и тип населённого пункта - Устройство, операционная система, браузер
Данные о контексте: - Время суток и день недели - Тип запроса (информационный, транзакционный) - Конкурентность аукциона в данный момент
Данные из вашей кампании: - История конверсий: кто и когда совершил целевое действие - Паттерны поведения конвертировавших пользователей - Качество объявлений: CTR, показатель качества - Конверсионность посадочных страниц
Алгоритм сопоставляет профиль пользователя с накопленными данными и вычисляет вероятность конверсии. Чем больше накопленных данных - тем точнее прогноз.
Фазы обучения: что происходит поэтапно
Фаза 1: «Разведка» (1-7 дней)
В первые дни алгоритм не имеет достаточно данных. Он показывает объявления широкому кругу пользователей, пробуя разные сегменты. Это объясняет нестабильность CPA в первую неделю: система ещё не понимает, кто ваш целевой клиент.
Что происходит: - Высокий CPA (может быть в 2-3 раза выше целевого) - Нестабильное число конверсий: 0-2 в один день, 8-10 в другой - Алгоритм показывает объявления широкой аудитории
Фаза 2: «Обучение» (7-21 дней)
После накопления первых 15-30 конверсий алгоритм начинает формировать профиль аудитории. CPA начинает снижаться и стабилизироваться, объём конверсий выравнивается.
Что происходит: - CPA снижается, но всё ещё может быть выше целевого - Объём трафика может немного упасть (система отфильтровывает нецелевую аудиторию) - Распределение расходов по времени суток становится более предсказуемым
Фаза 3: «Оптимизация» (21+ дней)
Алгоритм накопил достаточно данных и уверенно знает, кто ваш клиент. Ставки оптимизируются точнее, CPA стабилизируется, объём конверсий выходит на плато.
Что происходит: - CPA близок к целевому или ниже - Стабильное число конверсий в неделю - Алгоритм реагирует на изменения рынка автоматически
Сколько длится обучение
Стандартный ответ: 2-4 недели. Но это сильно зависит от объёма конверсий:
| Конверсий в неделю | Ожидаемое время обучения |
|---|---|
| 5-10 | 4-6 недель |
| 10-20 | 3-4 недели |
| 20-50 | 2-3 недели |
| 50+ | 1-2 недели |
При менее 5 конверсий в неделю алгоритм может не закончить обучение вовсе - данных не хватает. В этом случае эффективнее использовать «Максимум кликов» или ручное управление.
Что мешает обучению
Именно здесь совершается большинство ошибок, которые превращают «период обучения» в постоянную проблему.
Частые изменения в кампании. Каждое существенное изменение - добавление новых ключей, смена объявлений, изменение посадочной страницы - частично обнуляет накопленные данные. Алгоритм теряет уверенность в своей модели и начинает «разведку» заново.
Что считается существенным изменением: - Добавление или удаление более 20% ключевых слов - Изменение целевой страницы - Смена цели оптимизации - Изменение бюджета более чем на 20% за раз - Остановка кампании на более 3-5 дней
Резкое снижение бюджета. Если алгоритм работал с бюджетом 50 000 ₽ в неделю и вдруг бюджет урезали до 10 000 - система не может показывать тот же объём объявлений. Данных становится меньше, модель ухудшается.
Нецелевой трафик с нерелевантных запросов. Если значительная доля кликов идёт по запросам, которые не конвертируются (например, по информационным запросам при продаже услуг), алгоритм получает «ложные сигналы»: пользователь кликнул, но не конвертировался. Это снижает точность модели.
Технические проблемы с целями. Если цель в Метрике перестала срабатывать (изменили код сайта, сломалась форма), алгоритм перестаёт получать данные о конверсиях и начинает деградировать.
Как контролировать обучение, не ломая его
Главное правило: минимальное вмешательство в период обучения.
Что можно делать: - Добавлять минус-слова небольшими пакетами (10-20 слов, не сотнями) - Корректировать объявления, если есть явные ошибки - Менять ставки корректировок незначительно (на 10-15%) - Наблюдать и собирать данные для будущих решений
Что нельзя делать: - Останавливать кампанию «посмотреть, что будет» - Менять цель оптимизации - Резко менять бюджет - Добавлять сотни ключей или удалять большие группы
Признаки успешного обучения
После 2-3 недель работы стратегии смотрите:
- CPA стабилизировался и не «скачет» более чем на 30% от недели к неделе
- Объём конверсий примерно одинаков каждую неделю
- Расход бюджета равномерный, без резких пиков
- CTR объявлений стабильный или растёт
Если этого нет через 4-5 недель при достаточном объёме конверсий - ищите проблему: проверьте цели, качество трафика, корректность настроек.
Повторное обучение после изменений
Если вы всё же внесли существенные изменения - не паникуйте. Алгоритм не начинает «с нуля»: у него есть накопленные данные, которые он использует как отправную точку. Повторное обучение обычно проходит быстрее первичного.
Ориентировочное время повторного обучения: - После смены цели - 2-3 недели - После паузы кампании на 3-7 дней - 1-2 недели - После добавления 20-30% новых ключей - 1-1,5 недели
Заключение
Обучение автостратегии - это инвестиция времени и бюджета в будущую эффективность. Алгоритм строит предиктивную модель аудитории, которая позволяет ему принимать более точные решения о ставках, чем любой человек.
Ваша задача в период обучения: не мешать. Обеспечьте достаточный бюджет, корректные цели в Метрике, чистый трафик без мусорных запросов - и дайте алгоритму 2-4 недели. Результат оправдает ожидания.