Назад

Нейросети для айтрекинга в маркетинге

Прототип или MVP
TechNet
Искусственный интеллект
Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей
Новгородская область
Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого
Цифровой профиль команды

Описание проекта

О проекте в целом

Проект NeuroEye направлен на создание автоматизированной платформы для анализа айтрекинг-данных на основе технологий искусственного интеллекта. Это первая в России разработка такого рода, которая позволит компаниям получать объективную картину поведения пользователей на сайтах без привлечения дорогостоящих экспертов и многодневного ручного анализа. Решение ориентировано на массовый рынок и призвано сделать высокотехнологичные маркетинговые исследования доступными для среднего и даже малого бизнеса.

Проблема, которую решает проект

Сегодня маркетинговые агентства, digital-отделы компаний и веб-студии сталкиваются с серьёзной проблемой: традиционные методы исследования пользовательского опыта — опросы, анкетирование, фокус-группы — дают искажённые и недостоверные результаты. Люди склонны давать социально одобряемые ответа, не осознавая своих реальных реакций и истинного поведения. Человек может искренне считать, что сайт удобен, но его реальные действия — хаотичное движение курсора, долгие паузы, многократные возвраты — говорят об обратном. Этот разрыв между словами и действиями приводит к тому, что компании принимают ошибочные бизнес-решения, вкладывают средства не в те доработки, теряют клиентов и несут финансовые потери.

Айтрекинг — технология отслеживания движения глаз — способен дать объективную картину происходящего. С её помощью можно точно определить: где именно задерживается взгляд пользователя, какие элементы интерфейса он полностью игнорирует, на каких участках экрана возникает «слепая зона», сколько секунд или минут требуется для поиска нужной информации. Однако на практике полноценные айтрекинг-исследования остаются дорогими, трудоёмкими и малодоступными. Они проводятся вручную с привлечением квалифицированных экспертов, анализ собранных данных занимает десятки часов, а стоимость одного исследования делает его непозволительной роскошью для большинства компаний.

Существующие зарубежные программные продукты — такие как Crazy Egg, Hotjar, Optimal Workshop — не решают проблему в полной мере. Они предоставляют лишь базовую статистику кликов и движений мыши, не работают с реальными айтрекинг-данными и, самое главное, не способны автоматически интерпретировать результаты. Выявление структурных проблем интерфейса — цветовой перегруженности, слабой навигации, логических ошибок в построении меню, избытка отвлекающих элементов — по-прежнему ложится на плечи человека-эксперта. Более того, все эти сервисы являются зарубежными, что создаёт дополнительные риски, связанные с санкционными ограничениями, требованиями законодательства о персональных данных и сложностями с оплатой и технической поддержкой.

Решение и его уникальность

NeuroEye предлагает принципиально иной подход. Платформа автоматически обрабатывает записи айтрекинга с помощью нейросетевой модели компьютерного зрения, специально обученной на размеченных данных о поведении пользователей. Работа с сервисом максимально проста: пользователь загружает данные айтрекинг-сессии — тепловые карты, видеозаписи с точками фиксации взгляда, временные метки — и через несколько минут получает готовый структурированный отчёт.

Что содержит этот отчёт? Во-первых, визуализацию проблемных зон интерфейса: участки, на которых взгляд пользователя задерживается дольше нормы (что сигнализирует о трудностях восприятия), а также зоны, которые систематически игнорируются. Во-вторых, классификацию выявленных проблем по типам: цветовая перегруженность, слабая структуризация разделов, избыточное количество кнопок и ссылок, противоречивые визуальные паттерны. В-третьих, конкретные текстовые рекомендации по улучшению интерфейса с указанием приоритетности — что нужно исправить в первую очередь, а что можно отложить на потом.

Ключевое преимущество NeuroEye заключается в том, что алгоритм одновременно анализирует и визуальный образ сайта, и данные о движении глаз, устанавливая причинно-следственные связи. Нейросеть не просто констатирует факт длительной фиксации, а объясняет, что именно её вызвало — неочевидное расположение элемента, неудачное цветовое решение или логическую ошибку в навигации. Такой уровень автоматической интерпретации на сегодняшний день не предоставляет ни один существующий сервис.

Для кого этот продукт

Целевая аудитория проекта включает три основные категории. Первая — рекламные и digital-агентства, которые ежедневно работают с десятками клиентских сайтов и нуждаются в быстрой и объективной оценке их эффективности. Вторая — маркетинговые отделы компаний из сферы e-commerce, ритейла и услуг, для которых конверсия сайта напрямую влияет на выручку. Третья — студии веб-разработки, которые хотят не просто сдать технически рабочий продукт, а предложить клиенту интерфейс с подтверждённым качеством и удобством.

Всех этих заказчиков объединяет общая потребность: получить доступный, быстрый и объективный инструмент для анализа пользовательского поведения, который не требует наличия в штате дорогостоящего эксперта по UX-аналитике.

Как устроена технология

Технологическое ядро NeuroEye — нейросетевая модель компьютерного зрения, обученная на размеченных данных реальных айтрекинг-сессий. Модель способна детектировать зоны повышенного внимания (кластеры фиксаций), выявлять паттерны «потерянности» пользователя (хаотичные движения глаз, многократные возвраты к одним и тем же элементам, длительные паузы перед принятием решения) и классифицировать интерфейсные проблемы. Используемая технология относится к числу критических технологий Российской Федерации — «Искусственный интеллект и машинное обучение», что подчёркивает стратегическую значимость проекта и его потенциал в области импортозамещения.

Почему это важно

NeuroEye призван стать доступным, объективным и полностью российским инструментом для повышения эффективности сайтов и цифровых продуктов. Проект закрывает важную нишу на стыке маркетинга и искусственного интеллекта, предлагая рынку решение, которое сочетает в себе технологическую инновационность, практическую пользу и экономическую доступность. В условиях активного развития отечественной digital-экономики и необходимости импортозамещения в сфере маркетинговой аналитики такой продукт становится не просто коммерчески перспективным, но и стратегически востребованным.

Презентации

Пульс

Выполнена
20 апреля 2026

Новость

Состоялась 7-я очная встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной и наставником Ивановой Ольгой Петровной. С наставником Ольгой Петровной команда обсудила участие в выстраивании деловых коммуникаций с потенциальными контрагентами, которые могут внести вклад в развитие стартап-проекта, защиту интересов стартап-команды, обсудили со студенческой командой рекомендации по ее развитию. Определились с задачами к следующей встрече. Наталья Андреевна, совместно с командой стартап-проекта, провел регулярный анализ прогресса и коррекцию задач на неделю, проработку инструментов развития стартапа, оценку валидации стартап-проекта за прошедший период акселерации. Эксперт от ИП Минин Дмитрий Леонидович провел консультацию проектной команды и экспертизу проектов в соответствии с требованиями платформы НТИ, дал предметную оценку проекта, сделав срез на сегодняшний день.

Выполнена
13 апреля 2026

Новость

Состоялась 6-я встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной и наставником Ивановой Ольгой Петровной. С наставником Ольгой Петровной команда еще раз прокачала компетенции по технологической составляющей стартап – проекта и вопросы получения конкретного продуктового результата. Определились с задачами к следующей встрече. Наталья Андреевна провела совместную работу с командой стартап-проекта, обсудили вероятность возникновения технологических рисков проекта и степень их воздействия. Наметили план сотрудничества с возможными индустриальными партнерами и определились с задачами на следующую встречу. Эксперт от НовГУ Наталья Николаевна Юрина провела экспертизу проектов в соответствии с требованиями платформы НТИ, дала предметную оценку проекта, сделав срез на сегодняшний день.

Выполнена
7 апреля 2026

Новость

Состоялась 5-я встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной, наставником Ивановой Ольгой Петровной и куратором по тематическому направлению Ефременковым Андрей Борисовичем. В рамках консультации с куратором по тематическому направлению Андрей Борисовичем были определены ключевые барьеры технологической составляющей стартап-проекта и пути их преодоления во 2-м этапе акселерационной программы. С наставником Ольгой Петровной команда обсудила итоги предзащиты и «узкие места» проекта, его соответствие тематическому (технологическому) направлению и пути их устранения. Определились с задачами к следующей встрече. Наталья Андреевна провела совместную работу с командой стартап-проекта по корректировке идеи проекта и актуализации с учетом замечаний, высказанных экспертами на предзащите. Обсудили содержание Бизнес - модели проекта, поставили задачи на следующую встречу.

Выполнена
3 апреля 2026

Новость

Команда успешно прошла предварительный отбор и приступила к дальнейшему развитию своего стартап – проекта и работе над высказанными замечаниями экспертов.

Выполнена
23 марта 2026

Новость

Состоялась 4-я встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной и наставником Ивановой Ольгой Петровной. Наставник продолжил проектную работу по календарному плану, с командой провели подготовку и обсуждение материалов для предзащиты. Работали над презентацией. Утвердили презентацию (проблему, идею, концепцию, актуальность, аналогов/конкурентов, решение/ожидаемый результат). Ольга Петровна поставила задачи на предзащиту. Наталья Андреевна провела совместную работу с командой стартап-проекта по корректировке идеи проекта и актуализации ключевых показателей стартап- проекта с учетом возможных запросов индустриальных партнеров. Нацелила команду на успешную предзащиту стартапа.

Выполнена
18 марта 2026

Новость

Состоялась 3-я очная встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной и наставником Ивановой Ольгой Петровной. Наставник продолжил проектную работу по календарному плану, приступили к рассмотрению бизнес- модели проекта с точки зрения выживания и прохождения «Долины смерти». Поставили задачи на следующую встречу. Наталья Андреевна провела совместную работу с командой стартап-проекта по корректировки идеи проекта с учетом запросов индустриальных партнеров. Предложила начать поиски «Бизнес - Ангела» для реализации проекта, дал задание к следующей встрече.

Выполнена
10 марта 2026

Новость

Состоялась 2-я очная встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной и наставником Ивановой Ольгой Петровной. Наставник продолжил проектную работу по календарному плану, обсудили решения проблем и прототип. Провели предварительный анализ конкурентов. Обсудили каналы продвижения проекта/продукта. Начали сбор материала для презентации. Поставили задачи на следующую встречу. Наталья Андреевна провела совместную работу с командой стартап-проекта по корректировке идеи проекта, формулированию гипотезы, дала задание к следующей встрече.

Выполнена
4 марта 2026

Новость

Состоялась 1-я очная встреча команды с трекером Канищевой Натальей Андреевной, наставником Ивановой Ольгой Петровной и куратором по тематическому направлению Ефременковым Андреем Борисовичем. Мы познакомились с наставником Ольгой Петровной, обсудили информацию об идее проекта (проблема-решение), календарный план работы (прописываем задачи), распределили роли в команде. Определись с задачами к следующей встрече. В рамках консультации с куратором по тематическому направлению Андреем Борисовичем были определены ключевые технологические составляющие стартап-проекта и его соответствие тематическому (технологическому) направлению. Трекер Наталья Андреевна помог лаопределиться с целью проекта, наметил идеи для проработки проекта, дала задание к следующей встрече.

Достижения

Подал заявку в акселератор ПУТП 2026
Участник акселератора ПУТП 2026

Команда

Наставники

Трекеры

Эксперты

Кураторы по ТН

Контакты

Экспертная система