Как с помощью нейрообъявлений снизили стоимость лида в 2 раза

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Синергия решений

Масштабировать продажи B2B-продуктов, кратно увеличить количество регистраций юридических лиц в личном кабинете, одновременно оптимизируя кампании, а также найти новые точки роста и повысить эффективность канала контекстной рекламы.

Сложность проекта заключалась в архитектуре B2B-предложения Яндекса. Команда работала не с одним универсальным сервисом, а с целой экосистемой, где каждый продукт закрывает специфический пласт задач бизнеса:

• QR-код от «Яндекс Пэй» — решение для быстрого старта приема платежей без затрат на оборудование (подходит как небольшим кафе, так и крупным торговым сетям);
• Сплит — BNPL-сервис (buy now pay later — «купи сейчас, заплати потом»), который позволяет клиентам оплачивать покупки частями, а бизнесу — сразу получать полную стоимость с продажи.
• Яндекс Пэй для бизнеса — это финансовые и рекламные инструменты для роста бизнеса. Подходит интернет-магазинам любого размера и онлайн-сервисам, которым важно повысить конверсию в покупку и быстро настроить интеграцию с сайтом.

Команда видела в этом «синергию решений»: вместе эти инструменты формируют полноценную платежную платформу, закрывающую потребности любого сегмента. Для эффективности работы комбинации в рекламе нужно было адаптировать оферы (предложение, которое компания делает потенциальному клиенту, партнеру ) под запрос каждой целевой группы:

• малый и средний бизнес — предприниматели (владельцы кафе, магазинов, сервисов), которым необходимы современные решения для приема платежей без сложного технического оснащения;
• средние и крупные предприятия — организации, нацеленные на глубокую автоматизацию и интеграцию современных финтех-решений в уже существующую инфраструктуру;
• торговые сети и розничные операторы — бизнес, требующий высокой масштабируемости, быстрого внедрения и поддержки транзакций в большом количестве точек;
• франчайзинговые сети — структуры, для которых критически важно эффективное и прозрачное распределение платежей между всеми участниками партнерской программы;
• компании с разветвленной структурой — организации, работающие с несколькими юридическими лицами и нуждающиеся в автоматизированном инструменте для разделения финансовых потоков;
• технологически продвинутые предприниматели — новаторы, готовые внедрять инновационные решения для оптимизации процессов и повышения эффективности работы.

Несмотря на разный масштаб, все эти сегменты объединяет общий запрос на современные, безопасные и удобные платежные решения, которые автоматизируют рутину и помогают снизить издержки. Именно поэтому комплексное предложение из продуктов Яндекс Пэй и Сплит оказалось максимально подходящим для каждой из групп.

Однако продвигать такое комплексное предложение стандартными методами — значит столкнуться с высокой операционной нагрузкой при настройке. Попытка вручную адаптировать офер под каждую группу привела бы к потере гибкости и кратному росту стоимости управления кампаниями.

Гипотеза

Ключевая гипотеза строилась на том, что потенциальные партнеры Яндекс Пэй не ограничиваются теми, кто ищет способы оплаты напрямую. Это пласт предпринимателей, чьи текущие интересы лежат в смежных B2B-областях: от выбора логистического оператора до внедрения специализированного софта (программное обеспечение) для автоматизации склада.

Каждый такой интерес — это «входная дверь» для предложения финтех-экосистемы Яндекса. Однако возник барьер, так как ручное создание, сегментация и премодерация сотен объявлений под каждую узкую нишу сделали бы кампанию неповоротливой и экономически неоправданной. Для преодоления этого тупика и поиска новых точек роста решено сменить парадигму управления. Вместо того чтобы диктовать системе жесткие сценарии, доверили формирование смыслов ИИ-инструментам.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Процесс запуска начался с фундамента: сформировали базовое семантическое ядро по ключевым B2B-направлениям. Для первой рекламной группы сразу внедрили нейрообъявления в ЕПК — инструмент, который на базе контента сайта автоматически генерирует множество вариантов текста для быстрого поиска конверсионных связок (наиболее эффективных сочетаний «объявление — аудитория», которые алгоритм находит путем высокоскоростного перебора гипотез и анализа статистики кликов).

Успешный старт кампаний подтвердил эффективность алгоритмов и открыл путь к поиску новых точек роста.

На основе полученных данных начался этап активного масштабирования. План действий включал в себя четыре шага.

1. Тестирование новых сегментов.

Этот этап позволил создать 29 новых сегментов аудитории, которые разделили на две стратегические группы:

• тривиальные (ожидаемые): охват пользователей, чей запрос напрямую связан с поиском финтех-инфраструктуры и обязательных B2B-сервисов (РКО, онлайн-кассы);
• нетривиальные (скрытый спрос): выход в ниши вне основного платежного контура (логистика, программы лояльности, внедрение CRM и 1С). Здесь конкуренция за внимание бизнес-аудитории в несколько раз ниже, а нейрообъявления позволили автоматически сопоставлять контент сайта с запросами каждого сегмента. Это помогло быстро найти точки соприкосновения с аудиторией там, где их сложно выявить при ручном анализе семантики.

Для каждого из этих 29 сегментов команда собрала индивидуальное семантическое ядро.

2. Приоритизация через CPL-фильтр.

Особое внимание уделено оценке стоимости лида (потенциальный клиент) в каждом направлении. Это позволило нам не действовать вслепую, а определить наиболее выгодные векторы и в первую очередь начать работу с самых экономически эффективных сегментов.

3. Масштабирование через нейрообъявления в ЕПК.

Этот инструмент стал ключевым в работе. Для подтверждения его преимущества в новых нишах мы запустили A/B-тесты (метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов), сравнив созданные ранее вручную объявления с материалами, сгенерированными ИИ.

Результаты теста подтвердили, что нейрообъявления позволили системе значительно быстрее находить новые точки роста. За счет автоматической генерации множества вариаций алгоритмы площадки в режиме реального времени анализировали эффективность каждого варианта и оптимизировали показы на целевую аудиторию, которая ранее еще не взаимодействовала с объявлениями компании. Большое количество вариаций баннеров ускоряло обучение алгоритмов площадки, что повышало конверсионность.

4. Стратегический мониторинг и оптимизация.

Эффективность непрерывно отслеживалась и корректировалась стратегия на основе полученных данных. Такой подход позволил не просто эффективно распределить бюджет, но и освободить команду от операционной рутины — пока система брала на себя автоматизацию смыслов, мы сосредоточились на стратегическом планировании и анализе результатов.

3. Результаты сотрудничества

Три месяца активной фазы проекта подтвердили, что переход от жестких сценариев к управлению нейротехнологиями «Яндекс Рекламы» и комплексная работа с сегментами обеспечили качественный скачок по всем ключевым метрикам.

• База новых партнеров (регистраций юридических лиц в личном кабинете) выросла примерно в 3,2 раза.
• Общая стоимость привлечения лида (CPL) в кампании снизилась в 2 раза.
• Нейрообъявления показали CPA (стоимость целевого действия) в 1,5–2 раза ниже созданных вручную.
• Общая кликабельность объявлений (CTR) в кампании достигла 1,6% в пике.

Наглядным подтверждением эффективности стала динамика общего коэффициента конверсии (CR) объявлений в кампании.

Кратный рост CR (почти в 10 раз за три месяца) отражает качественную трансформацию входящего трафика. Полученные данные подтвердили гипотезу: нейрообъявления позволяют быстрее сформировать множество разнообразных оферов и учесть потребности каждого сегмента целевой аудитории, которые могли быть упущены при ручной настройке.

Максим Егоров

Ведущий менеджер по работе с клиентами, Агентство i-Media:

Современные ИИ-решения переводят диджитал-маркетинг из плоскости ручного управления в формат масштабируемой системы. Автоматизация рутины делает кампании экономически эффективнее, позволяя команде фокусироваться на верхнеуровневых задачах и поиске новых точек роста.