下面是一份 实战型、可直接应用到投放策略中的《Yandex 广告如何实现个性化推荐》详解。
内容涵盖 Yandex 的个性化机制、可控维度、数据来源、广告格式、实际业务案例以及如何手动“强化个性化算法”。

Yandex 的广告个性化能力比 Google 更强（尤其在 RSYA—Yandex 统一广告联盟中）。
因此掌握它的个性化逻辑 = 降低 CPA + 提高 CTR + 提升留存与复购 的关键。

⭐ 总览：Yandex 个性化推荐依赖 3 套系统

Yandex 的个性化广告不是由单一系统决定，而是由以下 3 套机制共同作用：

1. MatrixNet / CatBoost 排序模型（核心算法）

2. Yandex Audience（用户细分 + 人群构建）

3. RSYA 行为定向（跨应用 + 跨网站行为）

只要你懂这三套机制，就能完全掌控个性化推荐的底层逻辑。

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1. MatrixNet / CatBoost 个性化模型（自动化的核心）

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这是 Yandex 用来做广告排序、用户匹配、点击预测的核心模型。

它自动分析：

• 用户浏览过哪些网站

• 搜索过哪些关键词

• 看过哪些产品

• 常访问的内容主题

• 所处地域

• 设备型号、网络环境

• 历史点击 → 建立“喜好向量”

• 预测用户点击 & 转化可能性（CTR、CVR）

它自动实现两种推荐：

✔ ① 个性化匹配（推荐相关广告）

例如：

用户搜索过：
→ “按摩器”“面部美容仪”
系统会自动推荐：
→ 女性美容类产品广告
→ 类似美容设备广告
→ 关联消费品（护肤产品）

✔ ② 重定向（访问过你网站后）

访问了你落地页 → Yandex 会在 RSYA 的全网媒体中持续展示你的广告。

不用加任何代码（只要开启 Metrica）。

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2. Yandex Audience（手动可控的个性化）

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Yandex Audience 是广告主 主动创建人群包 的工具。

能够上传/创建：

✔ ① 客户名单（Email / Phone / Device ID）

→ 自定义人群（CRM 匹配）

✔ ② 网站行为人群（通过 Metrica）

例如：

• 浏览过产品页但未购买

• 加购物车但未下单

• 访问 2 次以上

• 浏览 30 秒以上

可直接实现个性化推荐“展示不同广告给不同用户”。

✔ ③ Look-alike（相似人群）

Yandex 使用 CatBoost 自动扩展用户，以实现：

• 找到与“已购买”人群相似的用户

• 找到与“高质量安装”相似的用户（App）

这也是个性化推荐非常强的一部分能力。

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3. RSYA（Yandex 广告联盟）行为个性化

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RSYA（Yandex Advertising Network）跨俄罗斯全网 40,000+ 网站 + App。

它具备以下个性化能力：

✔ 基于浏览行为推荐

用户浏览了 5 个关于“空气加湿器”的网站
→ RSYA 会自动推荐包含“加湿器、空气、电器”等相关广告

✔ 基于内容语义推荐

如果用户浏览文章 “Как выбрать увлажнитель воздуха？”
→ Yandex 会推荐相关产品广告（非常精准）

✔ 基于 App 行为推荐

如果用户常用工具类 App
→ 会获得更多 App 下载类广告

✔ 基于季节/需求变化智能推荐

例如冬天在俄罗斯
→ 自动提升暖气、加湿器、保暖用品推荐量

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⭐ Yandex 广告如何“主动”实现个性化推荐？

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下面是能够 强制让 Yandex 展示更个性化广告 的技巧（投手常用）。

⭐ 技巧 1：使用动态广告（Dynamic Ads）

类似 Google DSA。

最适合：

• 电商店铺

• 多 SKU 产品

• 信息站

• 内容站

系统自动从产品 feed 抽取标题/描述 →
展示与用户兴趣相关的产品卡片。

动态广告本身就具有强个性化推荐能力。

⭐ 技巧 2：用 Feed（商品数据源）驱动算法

上传产品 Feed 让系统做自动推荐：

字段包括：

• 产品名

• SKU

• 图片

• 价格

• 类别

• 促销价格

• 产品 URL

Yandex 会：

• 自动识别哪些产品更容易卖

• 给用户展示“类似产品”

• 根据用户浏览历史做推荐排序

⭐ 技巧 3：用 Metrica + Goals 做行为转化优化

配置以下目标：

• 表单提交

• 加购物车

• 注册

• 页面停留时间

• 视频播放

系统会自动：

• 把预算倾向给“有类似行为”的用户

• 让广告更快形成“行为画像 → 个性化推荐”

⭐ 技巧 4：使用 Audience 提供高质量种子用户（LAL）

例如：

• 500 位真实购买用户

• 1000 名 App 注册用户

• 高质量访客（浏览 3 页以上）

产生 Look-alike 后：

→ 覆盖用户就会更精准
→ 推荐广告也更贴合用户兴趣

⭐ 技巧 5：使用 Retargeting 做分层推荐

例如：

人群 A 访问过产品页 → 展示“产品介绍”广告

人群 B 加购物车但未购买 → 展示“优惠促销”广告

这是一种 主动的、可控的个性化推荐。

⭐ 技巧 6：AppMetrica（App 投放）的高级个性化

App 投放者推荐使用：

• 事件优化（激活/注册/付费）

• Look-alike（高质量安装）

• 特定兴趣（工具类、内容类、游戏类）

Yandex 会根据 App 安装行为数据做强个性化推荐。

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⭐ Yandex 个性化推荐可实现的业务效果

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⭐ 总结（最重要）

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Yandex 个性化广告主要依赖三大元素：

✔ ① 系统自动的个性化（MatrixNet / RSYA 自动行为分析）

你只需有数据 → 系统自动推荐。

✔ ② 广告主主动的个性化（人群包 + LAL + 重定向）

适合做更精准的分层广告。

✔ ③ Feed + 动态广告（电商必备）

系统能为每个用户展示不同商品。

如果你学会这三套方法，你就能完全掌控 Yandex 的个性化推荐机制。