Яндекс внедрил в рекламную систему новую модель прогнозирования конверсий – Gorgona
Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий и управления ставками рекламодателей. Особенность новой модели – «многоголовая» архитектура: внутри работает несколько нейросетей, каждая из которых отвечает за свой тип сигналов. Благодаря этому анализируются не отдельные действия пользователя на сайте, а весь его путь на нем. Тесты показали, что решение может обеспечить рекламодателям в среднем на 10% больше конверсий при сопоставимом бюджете.
Новая модель опирается на более чем 25 сигналов – втрое больше, чем прежде: от глубины просмотра и времени визита до добавления в корзину и других промежуточных действий, которые говорят о реальном намерении совершить покупку.
Gorgona – собственная нейросетевая многоголовая модель Яндекс Рекламы, построенная на дискриминативных моделях глубокого обучения. Она служит основой прогнозатора конверсий. В отличие от генеративных моделей – таких как Argus – дискриминативные модели принимают решения на основе вероятностей конкретных событий при известных входных данных. Разработана в 2025 году.
Алексей Штоколов, директор по продуктам и искусственному интеллекту Яндекс Рекламы:
От показа рекламы до покупки может пройти некоторое время, а оценивать эффективность объявления нужно оперативно. «Многоголовая» архитектура модели дает возможность более точно спрогнозировать конверсию, так как позволяет одновременно оценивать разные типы сигналов – от клика до отложенной покупки – и извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием.
Возможность отслеживать отложенные конверсии особенно ценна в категориях с долгим циклом принятия решения – при покупке недвижимости, автомобиля, электроники или туристических услуг. Пользователь может несколько дней или недель сравнивать предложения и возвращаться на сайт, прежде чем сделать выбор.
Еще одна особенность новой архитектуры – встроенная прокси-модель или промежуточная модель-посредник. Она улавливает свежие изменения в поведении аудитории без длительного переобучения и сразу передает их основной модели. Благодаря прокси-модели система еще до финальной покупки понимает намерение и в режиме реального времени формирует ставку в аукционе исходя из вероятности целевого действия. Рекламный бюджет расходуется эффективнее: объявления показываются пользователям с наибольшей вероятностью совершить покупку, оставить заявку, позвонить или скачать приложение.
Новая модель прогнозирования конверсий работает в рекламных кампаниях в Поиске и Рекламной сети Яндекса. В РСЯ входят собственные сервисы Яндекса и более 90 000 партнерских площадок: сайты, приложения, мессенджеры, блоги, CTV и др.
Отметим, в начале 2026 года Яндекс внедрил в свою рекламную систему генеративную модель Argus, которая моделирует поведение пользователя на основе его обезличенной интернет-истории; с ней «память» рекламной системы выросла в 30 раз. Сейчас в рекомендательную систему в рекламе внедрили дискриминативную модель глубокого обучения Gorgona, такое название модель получила из-за своей «многоголовой» архитектуры.
В связке эти две модели позволяют рекламной системе не просто понимать намерение пользователя, а в режиме реального времени точнее оценивать его ценность для рекламодателя.
Argus – собственное решение Яндекса на базе генеративного ИИ для рекомендательных систем. AutoRegressive Generative User Sequential modeling – система рекомендательных алгоритмов, которая учитывает анонимизированную историю пользователя и контекст взаимодействия. Разработана в 2025 году, внедрена в Яндекс Музыку, Яндекс Маркет, Лавку и рекламные технологии Яндекса.
Напомним, ВКонтакте внедрила новые ИИ-модели для рекомендаций товаров.
