AI-Аналитика пользовательского поведения
Раньше всё было просто: считали количество посещений, смотрели время на сайте и измеряли конверсию. Но современный пользователь быстро пролистывает страницы, кликает в разных местах, иногда зависает на одном месте, а потом внезапно теряет интерес. Дополнительно усложняет анализ появление фродового трафика от ботов, которые имитируют действия настоящих посетителей.
Programmatica.com расскажет, как и через какие сервисы искусственный интеллект научился понимать мотивы и даже предсказывать следующие шаги посетителей онлайн-площадок.
Что замечает нейро-глаз
Поведение аудитории — это не просто набор действий, а целая динамическая модель. Один и тот же человек в разных условиях ведёт себя по-разному: меняется реакция на контент, длительность сессий, частота откликов. Нейросети умеют замечать эти изменения и использовать их для улучшения маркетинга.
Например, уже в начале сессии можно с точностью выше 80% определить, купит ли человек что-то. Или по тому, как пользователь перемещается по сайту, можно понять, что у него возникают проблемы с навигацией, ещё до того, как это скажется на продажах.
Искусственный интеллект научился превращать хаотичные данные в ценные инсайты. Он использует сложные алгоритмы, которые помогают понять поведение посетителей. Машинное обучение предсказывает интересы и поступки, нейронные сети анализируют последовательности действий, а специальные алгоритмы группируют похожих пользователей.
Компании активно используют искусственный интеллект в нескольких ключевых направлениях:
Programmatica.com расскажет, как и через какие сервисы искусственный интеллект научился понимать мотивы и даже предсказывать следующие шаги посетителей онлайн-площадок.
Что замечает нейро-глаз
Поведение аудитории — это не просто набор действий, а целая динамическая модель. Один и тот же человек в разных условиях ведёт себя по-разному: меняется реакция на контент, длительность сессий, частота откликов. Нейросети умеют замечать эти изменения и использовать их для улучшения маркетинга.
Например, уже в начале сессии можно с точностью выше 80% определить, купит ли человек что-то. Или по тому, как пользователь перемещается по сайту, можно понять, что у него возникают проблемы с навигацией, ещё до того, как это скажется на продажах.
Искусственный интеллект научился превращать хаотичные данные в ценные инсайты. Он использует сложные алгоритмы, которые помогают понять поведение посетителей. Машинное обучение предсказывает интересы и поступки, нейронные сети анализируют последовательности действий, а специальные алгоритмы группируют похожих пользователей.
Компании активно используют искусственный интеллект в нескольких ключевых направлениях:
Инструменты
Компании активно используют умные технологии, чтобы лучше понимать своих клиентов. Популярные инструменты:
Google Analytics 4 — современная система, которая следит за посетителями сайтов. Она умеет собирать информацию о том, как люди пользуются интернетом, и сама находит важные закономерности в их поведении.
Яндекс.Метрика работает примерно так же, только это российский сервис.
Есть специальные программы на языке Python — scikit-learn, TensorFlow и Keras. Они создают умные алгоритмы, которые могут предугадывать, как будут вести себя пользователи в будущем.
Power BI и Tableau — это программы для создания красивых графиков и диаграмм. Предоставляют сложные данные в понятном виде и делать статистические прогнозы.
Два интересных сервиса — Hotjar и FullStory — записывают, как люди двигают мышкой по сайту и что нажимают. Это помогает понять, что пользователям нравится, а что нет.
Сейчас появились специальные платформы, где даже без знания программирования можно создавать умные системы анализа. Это называется no-code и low-code — то есть всё настраивается через простые кнопки и меню.
Одно из самых перспективных направлений — это анализ в реальном времени. Специальные технологии позволяют мгновенно обрабатывать информацию о действиях пользователей прямо на их устройствах. Благодаря этому сайты работают быстрее и
эффективнее.
Внедрение ИИ в бизнес
Представьте, что вы готовите сложное блюдо. Сначала нужно подготовить ингредиенты: помыть, почистить, нарезать. Точно так же начинается работа с искусственным интеллектом. Сначала данные о пользователях тщательно очищают от ошибок, приводят к единому формату и проверяют на необычные значения.
После подготовки специалисты формируют набор данных для обучения модели. Это похоже на выбор рецепта: можно научить систему различать покупателей и не покупателей, оценивать вероятность покупки или группировать клиентов по схожести поведения.
Компании активно используют умные технологии, чтобы лучше понимать своих клиентов. Популярные инструменты:
Google Analytics 4 — современная система, которая следит за посетителями сайтов. Она умеет собирать информацию о том, как люди пользуются интернетом, и сама находит важные закономерности в их поведении.
Яндекс.Метрика работает примерно так же, только это российский сервис.
Есть специальные программы на языке Python — scikit-learn, TensorFlow и Keras. Они создают умные алгоритмы, которые могут предугадывать, как будут вести себя пользователи в будущем.
Power BI и Tableau — это программы для создания красивых графиков и диаграмм. Предоставляют сложные данные в понятном виде и делать статистические прогнозы.
Два интересных сервиса — Hotjar и FullStory — записывают, как люди двигают мышкой по сайту и что нажимают. Это помогает понять, что пользователям нравится, а что нет.
Сейчас появились специальные платформы, где даже без знания программирования можно создавать умные системы анализа. Это называется no-code и low-code — то есть всё настраивается через простые кнопки и меню.
Одно из самых перспективных направлений — это анализ в реальном времени. Специальные технологии позволяют мгновенно обрабатывать информацию о действиях пользователей прямо на их устройствах. Благодаря этому сайты работают быстрее и
эффективнее.
Внедрение ИИ в бизнес
Представьте, что вы готовите сложное блюдо. Сначала нужно подготовить ингредиенты: помыть, почистить, нарезать. Точно так же начинается работа с искусственным интеллектом. Сначала данные о пользователях тщательно очищают от ошибок, приводят к единому формату и проверяют на необычные значения.
После подготовки специалисты формируют набор данных для обучения модели. Это похоже на выбор рецепта: можно научить систему различать покупателей и не покупателей, оценивать вероятность покупки или группировать клиентов по схожести поведения.
21 октября 2025
Но просто собрать данные недостаточно. Важно правильно их представить. Например, для маркетинговой модели важны такие характеристики:
После обучения модель проверяют на новых данных, чтобы убедиться в её работоспособности, а затем внедрить существующие системы работы с клиентами. В результате система начинает в режиме реального времени предсказывать действия пользователей и помогать улучшать рассылки, интерфейс сайта и логистику.
Модели тоже ошибаются
Работа с искусственным интеллектом не лишена проблем. Главная сложность — многие модели работают как «чёрные ящики». Это значит, что даже разработчики не всегда могут объяснить, почему система приняла то или иное решение
Вторая проблема — модель может слишком хорошо выучить прошлые данные и начать ошибаться на новых ситуациях. Это как выучить ответы к тесту, но не понять саму тему.
Нельзя забывать и о законах. Обработка личной информации строго регулируется, и здесь легко нарушить правила, особенно когда речь идёт о поведении пользователей.
Несмотря на сложности, результаты внедрения искусственного интеллекта впечатляют:
Важно понимать: искусственный интеллект — это не волшебная таблетка. Он работает только при наличии качественных данных, чёткого понимания целей и продуманной стратегии. Без этого система будет просто угадывать, а не помогать бизнесу расти.
Больше IT-новостей здесь.
- как часто человек заходит на сайт
- сколько времени тратит на ответы
- с какого устройства пользуется сервисом
- откуда приходит на сайт
- как взаимодействует с контентом
После обучения модель проверяют на новых данных, чтобы убедиться в её работоспособности, а затем внедрить существующие системы работы с клиентами. В результате система начинает в режиме реального времени предсказывать действия пользователей и помогать улучшать рассылки, интерфейс сайта и логистику.
Модели тоже ошибаются
Работа с искусственным интеллектом не лишена проблем. Главная сложность — многие модели работают как «чёрные ящики». Это значит, что даже разработчики не всегда могут объяснить, почему система приняла то или иное решение
Вторая проблема — модель может слишком хорошо выучить прошлые данные и начать ошибаться на новых ситуациях. Это как выучить ответы к тесту, но не понять саму тему.
Нельзя забывать и о законах. Обработка личной информации строго регулируется, и здесь легко нарушить правила, особенно когда речь идёт о поведении пользователей.
Несмотря на сложности, результаты внедрения искусственного интеллекта впечатляют:
- снижается стоимость привлечения новых клиентов
- растёт прибыль от каждого клиента
- повышается эффективность рекламы
Важно понимать: искусственный интеллект — это не волшебная таблетка. Он работает только при наличии качественных данных, чёткого понимания целей и продуманной стратегии. Без этого система будет просто угадывать, а не помогать бизнесу расти.
Больше IT-новостей здесь.