AudienceLab AI
Закрытая бета · модель v0.9

Нейросети, которые
понимают вашу аудиторию

AudienceLab AI превращает сырые поведенческие сигналы в предсказательные модели аудитории — сегментируйте, моделируйте и тестируйте кампании до того, как потратите первый рубль на открутку.

Зачем это маркетологу Roadmap беты
Узнать о раннем доступе Смотреть демо
audiencelab · model / retention-v4 training

Models

retention-v4 lookalike-eu basket-intent creative-lab

Run

0.941

AUC, holdout

Эпоха 38 / 40

Прогноз прироста по когортам

12M+

Сигналов в сутки

94%

Точность на тестах

3×

Быстрее тест креативов

Как это работает

Три шага от сырых логов до готовой модели

01

Подключение источников

Хранилище, CRM, события сайта и приложения стекаются в единый поток. Идентификаторы сшиваются в профиль, персональные поля не покидают ваш контур.

02

Обучение модели

Последовательности поведения превращаются в векторные представления. Сеть учится на вашей истории и переобучается по мере поступления новых событий.

03

Тест до открутки

Прогоняете сегменты и креативы через модель, сравниваете прогноз прироста и выгружаете готовую аудиторию в рекламный кабинет.

От сырых сигналов до работающей модели

Моделирование аудитории

Обучение нейросети на ваших first-party данных — без собственной команды дата-сайентистов.

Предиктивные сегменты

Горячие когорты за часы до конверсии, ранжированные по ожидаемому приросту.

Likely to reorder · 14d +38% Price-sensitive, high LTV +21% Churn risk · 30d −9%

Тест креативов

Прогон вариантов через модель до покупки первого показа.

Сигналы в реальном времени

События втекают в поток — сегменты обновляются за секунды.

Коннекторы

Хранилища, CRM и рекламные кабинеты — чтение и запись в обе стороны.

Приватность by design

Только first-party данные, без сторонних cookie и перепродажи.

Инфраструктура

Непрерывный поток, а не выгрузка раз в сутки

Кластер держит поведенческие события в горячем хранилище и пересчитывает представления по мере их поступления. Во время беты через контур проходит десятки терабайт в сутки — модели переобучаются на живых данных, а не на архивных срезах.

ingest · eu-central

148 420

событий в секунду

Объём поведенческих данных 40–60 ТБ / сутки
Горячее окно хранения 18 месяцев
Векторные представления 512-мерные
Профилей в индексе 240 млн
Обновление сегмента, p95 < 900 мс
Переобучение моделей каждые 6 часов
Идёт тестирование

Скоро

Платформа работает в режиме закрытой беты: модели обучаются на данных участников тестирования. Открытый доступ появится позже.

Вопросы о раннем доступе — beta@audiencelabai.com