惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
IT之家
IT之家
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
J
Java Code Geeks
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 叶小钗
MyScale Blog
MyScale Blog
G
Google Developers Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Engineering at Meta
Engineering at Meta
The Cloudflare Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
N
Netflix TechBlog - Medium
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
I
InfoQ
WordPress大学
WordPress大学
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
H
Help Net Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Многие неправильно понимают, что такое сигналы в Performa...
Игорь Желтко · 2026-06-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Частая ошибка — относиться к ним как к обычному таргетингу.

Добавили интересы, конкурентов, всех посетителей сайта, похожие аудитории, несколько URL, пару поисковых тем — и кажется, что теперь PMax “знает”, кого искать.

На практике всё сложнее.

Сигналы в Performance Max — это не жесткое ограничение аудитории.

Это стартовая подсказка для алгоритма.

Вы даете системе базу, а дальше PMax через оптимизированный таргетинг расширяет эту аудиторию. Иногда в 10–20 раз. И если стартовая база грязная, расширение тоже будет грязным.

Проблема не в том, что сигналов мало.

Проблема в том, что они часто слишком широкие, случайные или вообще не отражают реального покупателя.

Например, “все посетители сайта” — почти всегда слабый сигнал.

Почему?

Потому что при средней конверсии сайта 1–2% остальные 98–99% — это не только люди, которые сравнивают условия и готовы купить.

Там могут быть:
— случайные переходы;
— нецелевая аудитория;
— пользователи без намерения;
— студенты, конкуренты, подрядчики;
— люди, которые просто посмотрели и ушли;
— трафик из старых рекламных кампаний;
— пользователи, которых вообще не нужно масштабировать.

Если дать PMax такой сигнал, он не поймет: “вот мои лучшие клиенты”.

Он получит смесь из полезных и бесполезных пользователей и начнет расширяться от этой смеси.

То же самое с сайтами конкурентов.

Посещение сайта конкурента не равно намерению купить у вас.

Человек мог зайти случайно, читать статью, искать работу, сравнивать цены без бюджета или вообще не быть вашей ЦА. Поэтому ориентироваться только на URL конкурентов — не всегда хорошая идея.

Особенно в B2B.

В B2B есть важный нюанс: вечером бизнес-пользователь становится обычным B2C-человеком.

У него есть семья, хобби, спорт, путешествия, автомобили, ремонт, дети, развлечения.

Если начать давать PMax интересы, можно быстро увести алгоритм не туда. Он увидит не бизнес-намерение, а бытовые признаки человека. И дальше будет расширяться от них.

Поэтому в B2B я часто осторожен с интересами.

Лучше давать более намеренные подсказки:
— поисковые темы;
— поисковые запросы, которые вводили пользователи;
— URL страниц, которые точно отражают услугу или продукт;
— приложения и источники, если они действительно связаны с рабочим контекстом;
— собственные качественные списки: лиды, клиенты, заявки, SQL, сделки.

В некоторых аккаунтах уже доступна статистика по сигналам Performance Max. И там хорошо видно: часто сильнее всего работают не “интересы” и не широкие списки посетителей, а именно поисковые запросы, которые пользователи вводили.

Это логично.

Поисковый запрос показывает намерение.

Интерес — только вероятный контекст.

Посещение сайта — ещё более слабый сигнал, если неизвестно, зачем человек туда пришел.

Но есть важное уточнение: универсальной структуры сигналов нет.

Для e-commerce, leadgen, B2B, локального бизнеса и срочных услуг логика будет разной.

Performance Max вообще подходит не всем.

Если товар или услуга нужны “прямо сейчас” — например, срочный ремонт, эвакуатор, аварийная услуга, медицинская помощь, юридическая консультация с высоким intent — PMax может быть рискованным.

Почему?

Потому что часть бюджета может уйти в сети, видео, display и discovery-поверхности, а на горячий поиск останется меньше денег.

В таких случаях классический Search часто важнее, потому что пользователь уже формулирует потребность.

Performance Max не нужно кормить всем подряд. Ему нужно дать чистую стартовую базу. Не больше сигналов - а лучше сигналы.

Потому что алгоритм масштабирует не только вашу конверсионную аудиторию.

Он масштабирует то, что вы ему показали.

Спасибо, что дочитали до конца! Важные новости так же размещаю в telegram-канале.