Кейс: больше заявок для производителя детских площадок

Привет! Меня зовут Ефим, я директор по маркетингу в агентстве «Интернет актив». Мы 11 лет занимаемся рекламным трафиком в Яндекс Директ, программатик и VK Рекламой. Ежемесячно ведём больше 200 рекламных кампаний и находимся на восьмом месте рейтинга АКАР.

В тексте расскажу, как мы пришли к стабильному потоку лидов от юрлиц, снизили CPL почти в четыре раза и перестроили кампании так, чтобы на них не влияли сезонные качели.

О клиенте и задаче

«Юамет» благоустраивает общественные пространства, производит и монтирует детские и спортивные площадки. Компания работает только с юридическими лицами.

Они обратились к нам, чтобы получать больше обращений от юридических лиц и удерживать CPL с помощью Яндекс Директ. Наш KPI – целевые лиды максимум по 2000 ₽, а в оптимальном варианте — по 1500 ₽.

Было несколько проблем, которые мы нашли на первичном аудите:

• Высокие ставки в поисковых кампаниях, а бюджет ограничен — всего 100 тысяч в месяц на Поиск и РСЯ.
• Бюджет дробился на множество групп объявлений, а статистика собиралась медленно. Это замедляло оптимизацию рекламных кампаний на старте.
• Низкая конверсия в лид. В сочетании с большим количеством продвигаемых направлений это привело к превышению KPI по максимальной стоимости лида.
• Проблемы с качеством лидов и поиском целевой аудитории. Заявки приходили от частных лиц, а не от компаний.
• Каждое третье обращение оказалось нецелевыми. Например, были заявки от частных лиц, служб грузоперевозок и поставщиков материалов.
• У спроса есть ярко выраженная сезонность — это видно по статистике Яндекс.Вордстата.

Этап 1: работа с ключевыми запросами

Настроили аналитику рекламы. Клиент уже пользовался Callibri, чтобы отслеживать звонки и заявки. Мы дополнительно подключили email-трекинг, потому что в B2B заявки часто оставляют по электронной почте — например, с запросом на расчёт.

Так мы собрали полную статистику по всем рекламным кампаниям, а значит — больше данных для обучения алгоритмов. С сентября по февраль зафиксировали 46 целевых обращений только по электронной почте.

Дополнили семантическое ядро и разгруппировали его. Группировка была по типу оборудования — предыдущий подрядчик такого не делал. Для каждой группы написали релевантные объявления, в конце заголовков добавили «Работаем с юр. лицами», «Только для юр. лиц», чтобы отсечь нецелевую аудиторию.

Этап 2: оптимизация

Анализ целевой аудитории и внесение корректировок. Когда мы получили данные из метрики и Callibri, детально просмотрели статистику по полу, возрасту, устройствам и регионам. Потом внесли необходимые корректировки, например:

• Исключили из показов три сегмента аудитории — тех, кто уже совершил конверсию, тех, кто ушёл с сайта с отказом, и текущую базу клиентов из CRM.
• Провели работы по сбору минус слов. Сразу заминусовали слова, которые относятся к частным лицам: дача, домой и другие.

Чистка площадок в РСЯ. Запретили показы на нерелевантных площадках: без конверсий, с высоким процентом отказов. Ещё исключили площадки с аномальной кликабельностью (CTR выше 3%), чтобы не было мискликов и накрученного трафика.

Оптимизация по времени показов. Сначала проанализировали комментарии клиента в Callibri по каждому обращению. По тегам в Callibri изучали, в какое время приходил лид, и на этой основе корректировали рекламные кампании в Директе. В итоге бюджет распределялся на более конверсионное время, и качественных лидов становилось больше.

Тегирование лидов. В декабре 2025 настроили передачу обращений с тегом «лид» из Callibri в Яндекс.Метрику, чтобы алгоритмы правильно обучались. Как итог: в ноябре CPL был 3 383 ₽, в декабре снизился до 1 172,57 ₽, а потом упал до 900,58 ₽ в январе.

Распределение бюджета. Метрика показала, что бо́льшая часть заявок приходит с РСЯ. Поэтому основной бюджет мы направили в сети, а поисковые кампании перевели на оплату за конверсию.

Этап 3: дополнительные шаги для лучшей конверсии

Установка квиза. В декабре порекомендовали клиенту установить квиз на сайт. Благодаря нему конверсия увеличилась почти в 3 раза, а стоимость лида падала даже в период низкого спроса. Ещё мы смогли сохранить CPL даже после того, как остановили рекламные кампании на время новогодних праздников.

Запустили Ретаргетинг. В кампании добавили группу «Ретаргетинг» с показами на посетителей, которые были на сайте дольше 15 секунд, но не оставили заявку. В качестве посадочной выбрали квиз.

Как мы адаптировали кампанию к сезонному спросу

В декабре снизился спрос, и кампании в сетях стали работать менее эффективно, поэтому мы перераспределили часть бюджета на поиск.

Чтобы лучше обучать алгоритмы, объединили поисковые кампании в пакетную стратегию и увеличили недельный бюджет. Систему оплаты оставили прежнюю – оплата за качественное обращение из Callibri с тегом «Лид». Благодаря обращениям с квиза, общая стоимость заявки из поиска стала даже ниже, чем с РСЯ. Так нам удалось не просто сохранить показатели в «несезон», а улучшить их.

Итоги

Изначальный KPI по проекту: максимальная цена целевого лида – до 2000 ₽, оптимальная – 1500 ₽.

В итоге мы:

• Снизили стоимость заявки в 3,8 раза и выполнили задачу по цене лида.
• Подключили email-трекинг и собрали рекламные кампании в Яндекс Директ.
• Настроили передачу обращений из Callibri в Яндекс.Метрику по тегу «Лид», чтобы правильно обучить алгоритмы Яндекса.
• Установили виджет квиза на сайт.
• Вносили корректировки по времени дня и недели, корректировали бюджет от сезонности.