Iclicks и «КОРТРОС»: как диалоговые ИИ становятся новым поиском и источником аудиторных данных

Поисковый трафик в Рунете сокращается, и все больше пользователей считают ИИ-ответы более удобным и быстрым способом получения информации. Главное же — не скорость, а глубина: ИИ начинает понимать намерения, контекст, бюджет, сценарий жизни пользователя.

Фактически формируется новый слой поведенческих данных — данные намерений, зафиксированные в диалогах. Этот слой пока почти не используется в медийной и перформанс-рекламе, особенно в сегменте недвижимости. Однако именно он способен радикально изменить точность сегментации, качество лидов и эффективность закупки трафика.

Приведем пример:

Iclicks и новая эра поведенческих данных

Iclicks последовательно развивает подход узкосегментированного таргетинга, опираясь на реальные поведенческие сигналы, а не на обобщенные социально-демографические признаки. По мере появления диалоговых ИИ-платформ и нишевых GPT-сервисов (m2chat.ru и аналогичных) стало очевидно, что формируется принципиально новый источник данных — структурированные намерения пользователей, зафиксированные в диалогах.

В отличие от классического веб-поведения (клики, просмотры, глубина сессии) диалоговые запросы содержат прямые формулировки целей, ограничений, предпочтений и сценариев принятия решений. Это позволяет переходить от вероятностной интерпретации интересов к семантически точному моделированию спроса.

Сегодня инфраструктура Iclicks обрабатывает диалоговые потоки и извлекает не только факт обращения, но и его смысловую структуру:

• Предмет интереса — что именно ищет пользователь и в каком контексте.
• Критерии и ограничения — бюджет, локация, класс продукта, сроки, условия.
• Динамика уточнений — какие вопросы пользователь задает дополнительно и как меняется его модель выбора.
• Сигналы удовлетворенности — степень совпадения ожиданий с полученным результатом.

На выходе формируется новый класс поведенческих сигналов — intent-data (информация о намерениях покупателя) нового поколения, который дополняет традиционные метрики цифровой рекламы и позволяет значительно точнее интерпретировать реальные намерения аудитории.

Как это работает на практике

Оптимизация закупки трафика

Алгоритмы распределения трафика усиливаются за счет приоритизации пользователей с подтвержденным намерением и высокой семантической релевантностью. Это позволяет снижать долю нецелевых показов, повышать качество входящего трафика и стабилизировать показатели конверсии на масштабах.

Сверхточный таргетинг

Сегменты формируются не по косвенным прокси-характеристикам, а по прямым формулировкам самих пользователей в диалогах. Фактически рынок получает доступ к реальному языку спроса, что выводит точность сегментации на качественно новый уровень.

Инсайты для продуктовой и маркетинговой стратегии

Агрегация диалоговых данных позволяет выявлять устойчивые паттерны принятия решений, ключевые барьеры, триггеры выбора и скрытые мотивации, которые ранее оставались вне зоны наблюдения классических аналитических инструментов.

Сравнение пользовательского интереса: контекстная реклама и GPT-сервисы

В классической поисковой модели пользовательский интерес фиксируется преимущественно на финальных стадиях воронки. Когда человек вводит в «Яндексе» конкретное название жилого комплекса или застройщика, его намерение уже сформировано: объект выбран, параметры определены, следующий шаг — звонок или заявка. Поисковая брендовая реклама эффективно монетизирует именно эту «горячую» аудиторию на этапе принятия решения.

Однако до этой точки существует более ранний и существенно более емкий слой спроса — этап формирования намерения. Именно его начинают системно фиксировать диалоговые GPT-сервисы.

В диалоге пользователь, как правило, не оперирует брендами. Он формулирует требования и ограничения: локация, тип дома, этажность, инфраструктура, бюджет, сценарий жизни. Запросы звучат не как поисковые ключи, а как элементы рассуждения: «Хочу рядом с метро, чтобы кирпичный, с детским садом, но не башня».

Это еще не покупка и даже не выбор конкретного объекта — это процесс кристаллизации спроса. В этот момент пользователь максимально открыт: он уточняет, сравнивает, корректирует ожидания, задает дополнительные вопросы. Формируется высококачественный семантический сигнал, который практически недоступен классическим рекламным платформам.

Таким образом, GPT-сервисы занимают уникальную позицию между охватной рекламой и брендовым поиском:

• выше по воронке, чем поиск;
• существенно точнее по намерению, чем медийные и RTB-сегменты (Real Time Bidding — автоматизированные алгоритмы закупки интернет-рекламы в реальном времени);
• насыщеннее по данным, чем любые cookie- (куки) или device-based-сигналы.

Именно в этой зоне возникает новое окно роста эффективности — там, где классическая реклама пока не способна работать с таким уровнем глубины интереса и контекста.

Кейс ГК «КОРТРОС»: как GPT-данные повышают эффективность маркетинга

Работая с девелопером ГК «КОРТРОС», Iclicks столкнулся с типовой для рынка ситуацией: основная часть рекламного спроса концентрируется в узком сегменте брендового поиска, тогда как ранние стадии формирования интереса остаются малоэффективными. Большинство кампаний в недвижимости по-прежнему строятся вокруг универсальных оферов — одной акции, одного баннера и одного сценария коммуникации для всех пользователей. Такой подход дает охват, но плохо масштабируется по качеству и не учитывает различия в мотивации аудитории.

В диалоговых GPT-сервисах было видно принципиально иную модель поведения. Пользователи формулируют не просто запросы, а описывают образ жизни, бюджетные ограничения, требования к локации, инфраструктуре и срокам покупки. Это позволяет фиксировать спрос в момент его формирования — когда решение еще не принято, но уже структурировано.

В рамках работы над ЖК Ilove мы проверили, можно ли превратить эти диалоговые сигналы в прикладной маркетинговый инструмент и отказаться от «плоского» креатива в пользу персонализированной коммуникации. Тестовая кампания длилась один месяц и охватила 816 тыс. показов, что обеспечило достаточный объем данных для оценки качества сегментации и воронки взаимодействия.

Iclicks структурировали массив диалоговых запросов не по ключевым словам, а по логике рассуждений пользователей: какие параметры они задают, какие ограничения уточняют, как эволюционирует модель выбора. В результате были сформированы микросегменты, отражающие реальные сценарии принятия решений — от семейного формата рядом с метро до ориентации на конкретный ценовой коридор и сроки переезда.

Эти сегменты были напрямую связаны с креативной логикой. Вместо одного универсального сообщения формировались отдельные баннеры под разные типы запросов: транспортная доступность, инфраструктура, финансовые условия, сценарии проживания. Рекламная коммуникация становилась логическим продолжением пользовательского диалога, а не внешним шумом.

Дополнительно аудитории классифицировались по зрелости намерения — от первичного исследования до готовности к контакту с отделом продаж. Это позволяло адаптировать формат коммуникации и не перегружать пользователя преждевременными оферами.

Ключевым отличием подхода стала семантическая сегментация на основе прямых формулировок самих пользователей, а не косвенных прокси-сигналов. Это повысило точность попадания и снизило долю нерелевантного трафика даже на ограниченном объеме выборки.

За месяц тестовой кампании модель привела к двум целевым встречам и участию в одной подтвержденной сделке. При сопоставимом объеме трафика такая конверсия оказалась выше, чем в стандартных медийных и RTB-сценариях (Real Time Bidding — автоматизированные алгоритмы закупки интернет-рекламы в реальном времени).

Главный результат — не абсолютное количество сделок, а подтверждение того, что диалоговые данные могут быть преобразованы в управляемый маркетинговый инструмент с измеримым бизнес-эффектом. GPT-сигналы позволяют работать с аудиторией в момент формирования спроса — раньше поисковой воронки, но уже с высокой степенью осознанности.

Фактически рынок получает доступ к новому уровню данных — не просто к намерению купить, а к логике его формирования. В этом и заключается стратегическая ценность GPT-аудиторных данных для девелоперов недвижимости.

Реклама. Рекламодатель ООО «АЙСИСТЕМС» ИНН 7751114205