Sales NinjaДля когоB2B

AI‑маркетинг и реклама
для B2B

Тот же корпоративный AI‑стек, что у крупных ритейлеров и банков, в конфигурации под B2B. Учим Директ и VK на квал‑лиде и ценности сделки, а не на форме сайта.

Демо Почему B2B‑маркетинг застревает

Длинная сделка начинается с нужного клиента

  1. ДанныеКомпании и CRM
  2. AI-модельПотенциал сделки
  3. РезультатПриоритетные лиды

Нам доверяют

> 60 млрдAPI вызовов в месяц
300+проектов
7стран присутствия
Ключевые акценты для B2B

Стек связывает рекламные кабинеты с качеством лида, ценностью сделки, ABM‑профилями и CRM‑статусами.

  • Оптимизация по квал‑лиду и ценности сделкиКонтракт на 30 млн весит больше, чем заявка на 30 тысяч
  • AI профили: ABM нового поколенияОтрасль, размер компании, роль и стадия решения в реальном времени
  • Интеграции с amoCRM, Битрикс24 и Rick.aiСтатусы сделок и суммы контрактов уходят в кабинеты без CSV
Почему B2B‑маркетинг застревает

Конверсий мало, цикл длится месяцы, а деньги делают 10–20 клиентов из сотен

Автостратегия учится на десятке заявок в месяц, ROI считается по CPL, а основной выручкой управляют единицы крупных контрактов, которые в этой картине вообще не видны. Стек собран ровно под этот разрыв.

Конверсий мало для автостратегии

Десятки квал‑лидов в месяц: для модели Директа это мало.

10–20 клиентов делают 80 % выручки

Если кабинет считает все заявки одинаково, контракт на 30 млн весит как заявка на 30 тысяч.

Цикл длиной в недели и месяцы

Между лидом и договором стоят квалификация, демо, тендер, юристы.

Спам и дисквал уходят в минус

Студент с запросом на диплом, конкурент под видом клиента, нецелевая отрасль, бот: все они уходят в кабинет минус‑целью.

Что внутри пакета

Один контракт: весь AI‑маркетинг для B2B

Перфоманс по концу воронки и по ценности сделки, AI профили как ABM, аудиторные сегменты, антибот, брендформанс и медийка, аналитика и опросы работают под одним движком, с готовыми интеграциями amoCRM, Битрикс24 и Rick.ai.

1

Перфоманс по концу воронки

Виртуальные конверсии на квал‑лид, демо, Won.

2

Оптимизация по ценности сделки

Кабинет учится на деньгах. Top‑контракты подтягивают за собой похожих.

3

AI профили как ABM

Размечаем отрасль, размер компании, роль и стадию решения в реальном времени.

4

Аудиторные сегменты и антибот

Аудиторные сегменты делят клиентов на сегменты по «теплоте».

5

Брендформанс, медийка, LTV

Средние этапы воронки и охват ближе к будущей сделке.

6

Интеграции, аналитика, опросы

amoCRM и Битрикс24, колл‑трекинг, Rick.ai, многоканальная атрибуция, AI опросы.

A Главный продукт для B2B

Учим кабинет на квал‑лидах, демо, оформленных заказах, а не на «нажал кнопку обратный звонок»

AI‑модель оценивает вероятность SQL и Won на визите и отправляет в Директ и VK виртуальные конверсии, плюс минус‑цели на спам и дисквал. Автостратегия впервые видит сигнал, на котором учится.

Виртуальные конверсии · глубина воронки

Предиктивная перфоманс‑оптимизация

Десять SQL в месяц для B2B норма, но автостратегии Директа мало. Виртуальные конверсии переносят оптимизацию с формы на вероятный квал‑лид и договор: кабинет видит сотни сигналов в неделю вместо десятка.

Где кабинет учится сейчас и где должен

  • Визитытысячи
  • Lead, формасотни
  • MQL, SQLдесятки
  • Won, договорединицы
Работает с
  • Яндекс Директ
  • VK Реклама
  • Google Ads
  • amoCRM
  • Битрикс24

Что мы решаем

  • 01
    Кампании выходят из «обучения»
  • 02
    Учим на квал‑лиде, а не на форме
  • 03
    Минус‑цели: спам и дисквал
  • 04
    Оптимизация на демо и договоре
Полный разбор продукта
A+ Когда квал‑лидов слишком мало

Та же модель, но в обратной логике: обучена на сотнях B2B‑сайтов, готова с дня 0

Обычная моделируемая конверсия учится на ваших квал‑лидах и Won‑сделках, и в этом её потолок точности. Но в B2B их часто слишком мало: 5–15 SQL в месяц считаются обычным делом.

Без обучения · с дня 0

Универсальная моделируемая конверсия

Одна сложная многослойная модель, обученная на поведении пользователей сотен B2B‑сайтов и лендингов разных индустрий. Активирует свои слои под паттерны вашего трафика и даёт виртуальные конверсии в кабинет с первого дня, без ожидания, пока CRM накопит обучающую выборку.

Когда кабинет начинает получать сигнал

  • Обучение на ваших данныхнабираем выборкусделок мало, выборка копится месяцами
  • Универсальная модельсигнал идётс первого дня кампании
старт моделимесяц 1месяц 2

Модель обучена на поведении пользователей сотен B2B‑сайтов и активирует свои слои под ваш сайт.

Работает с
  • Яндекс Директ
  • VK Реклама
  • Google Ads
  • amoCRM
  • Битрикс24

Чем отличается от обычной в B2B

  • 01
    5–15 SQL в месяц: обычной модели не хватает
  • 02
    Запуск нового продукта или сегмента
  • 03
    Узкая отраслевая аудитория и ABM
  • 04
    Перестройка CRM или счётчика
Полный разбор продукта
B Оптимизация по ценности сделки

Контракт на 30 млн и контракт на 30 тыс. нельзя считать «одной заявкой». Учим кабинет на деньгах

Top 10–20 клиентов делают основную выручку. Если все заявки одинаковы для кабинета, он покупает похожих на «среднюю заявку», то есть на мелких.

Value‑based bidding · LTV

Покупаем похожих на ключевых клиентов

Передаём в кабинет не факт конверсии, а её денежный вес: сумма контракта, прогноз LTV, маржа сделки. На тех же бюджетах портфель смещается: меньше мелких, больше тех, кто двигает P&L.

Выручка по клиентам

80 % выручки
топ 10–20 клиентовдлинный хвост

Ставка растёт на тех, кто похож на левую часть графика: там сумма контракта, а не количество заявок.

Работает с
  • Яндекс Директ
  • VK Реклама
  • Google Ads
  • amoCRM
  • Битрикс24

Что мы решаем

  • 01
    Покупаем похожих на TOP‑клиентов
  • 02
    Прогноз LTV на момент визита
  • 03
    Меньше мелких и разовых
  • 04
    Учитываем апсейл и продление
Полный разбор LTV‑оптимизации
D Остальной стек

Сегменты, антибот, медийка, профили, опросы и аналитика в том же контракте

Шесть продуктов вокруг перфоманс‑ядра. Выберите любой, чтобы посмотреть, как он работает на B2B‑сайте.

В B2B каждый показ должен иметь основание: ставка только тем, у кого вероятность сделки реальная

B2B‑клик дорогой, а ретаргет на «всех зашедших» сжигает бюджет на конкурентах и исследователях рынка. AI делит посетителей на 5 уровней теплоты по вероятности SQL и Won и корректирует ставки в реальном времени.

Предиктивный ретаргетинг

Аудиторные сегменты по теплоте

Каждому посетителю модель ставит уровень от 1 до 5 по вероятности сделки. Сегменты уходят в Директ и VK: внутри одной кампании ставка растёт на горячих и падает на холодных, без дробления кампаний.

Пять уровней теплоты

  • 1 · Случайные−40 % ставка
  • 2 · Исследуют−15 % ставка
  • 3 · Сравниваютбазовая
  • 4 · Активный выбор+25 % ставка
  • 5 · Готовы к демо+60 % ставка
Работает с
  • Яндекс Директ
  • VK Реклама
  • Яндекс Метрика
  • Google Tag Manager

Что мы решаем

  • 01
    Корректировки ставок без дробления кампаний
  • 02
    Предиктивный ретаргетинг на живых
  • 03
    Видно, какие кампании приводят сделки
  • 04
    Сегмент «дочитал кейс · смотрел тариф»
Полный разбор продукта

В B2B клик дорогой, а конкурентам выгодно скликивать

В узкой нише конкурентов всего несколько, и все они видят вас в поиске каждый день. Скликивание становится бизнес‑моделью.

Защита дорогого клика

Адаптивный антибот

Эвристика + общая ML‑модель + ваша персональная модель сайта. Скликивание режется до списания бюджета, ботные конверсии уходят в кабинет минус‑целью.

Три слоя защиты

  • 1Эвристикамгновенно
  • 2Общая ML‑модельбаза
  • 3Персональная модель сайтаточно
−16 %бюджета уходило ботам: в узкой нише ботная доля бьёт прямо по деньгам
Работает с
  • Яндекс Директ
  • Рекламная сеть Яндекса
  • VK Реклама

Что мы решаем

  • 01
    Скликивание конкурентами
  • 02
    Подавление плохих площадок РСЯ
  • 03
    Минус‑цели на ботные конверсии
  • 04
    Чистая аналитика
Полный разбор продукта

Брендформанс и медийка нужны, потому что между касанием и договором проходят месяцы

Перфоманс «по заявке» не успевает поработать с тем, кто только изучает рынок. Подключаем средние этапы воронки и закупаем охват ближе к будущей сделке.

Brandformance

Брендформанс

AI объединяет охват и перформанс в одну воронку. Оптимизация по средним этапам и вероятности SQL: покупаем не показы, а будущих клиентов.

охват → SQLсредние этапыассоциированные конверсии
Подробнее
Медийка

Медийная оптимизация

Программатик закупается с прицелом на поведение после показа.

программатикоптимизация после показаскоринг охвата
Подробнее
LTV

LTV‑оптимизация

Для подписок и сервисов: учитываем продления, апсейл и cross‑sell.

предсказанный LTVпродления · апсейлприбыльность
Подробнее

ABM нового поколения, созданный именно под B2B

Классический ABM держится на ручных списках компаний и полугодовой работе продажников. Мы делаем ABM на AI: модель распознаёт отрасль, размер компании, роль и стадию решения в реальном времени, на каждом визите.

Живой пример AI‑профиля

Посетитель сайта SaaS‑продукта

ОтрасльFinTech · необанкуверенность 88 %
Размер компании500–2000 сотрудниковуверенность 79 %
РольCTO · tech leadуверенность 74 %
Стадия решенияАктивный выбор · шорт‑лист 3уверенность 91 %
Триггеры решенияБезопасность · интеграции · SLAуверенность 82 %
Похожесть на TOPПохож на Wins прошлого годауверенность 86 %
Действие в маркетинге:+30 % к ставке в Директе, ретаргет на кейс «FinTech · интеграции», на сайте первый экран про безопасность и SLA, в скрипте продажника «технический сценарий, готовы к security review».
Полный разбор AI профилей
  • Передаём в Метрику, VK и GTM

    Профили появляются в аналитике и кабинетах в реальном времени, без персональных данных.

  • Кастомные профили под ваши задачи

    «Похож на TOP‑клиента», «активный выбор», «отрасль X»: такие профили обучаются на ваших сделках из CRM.

  • Один сайт, разные первые экраны

    SMB видит «быстрый старт за 2 недели», а корпорация «security, SLA 99,99, on‑prem».

  • Подсветка в CRM для продаж

    Менеджер видит профиль до первого звонка. Скрипт, демо и коммерческое предложение подстраиваются под роль и отрасль.

Между визитом и заявкой проходят недели обсуждений в комитете. AI опросы дают увидеть эту паузу

В B2B решение принимает не один человек, а CFO + CTO + закупки + команда. Если не знаете, что обсуждается в их разговорах, вы рекламируете не то, ставите неверные тарифы и теряете сделки на ровном месте.

01

Барьеры до заявки

«Что мешает обсудить с нами условия?» Этот вопрос задаём тем, кто долго смотрит тарифы, но уходит.

02

Стадия выбора и шорт‑лист

«Вы только изучаете рынок или уже сравниваете 2–3 решения?» От стадии зависят и ставка в Директе, и скрипт первого звонка.

03

Конкуренты и альтернативы

«С кем ещё сравниваете?» Ответы дают живой список конкурентов в вашем сегменте.

04

Готовые гипотезы для маркетинга

AI не просто складывает ответы в табличку, он их кластеризует и выдаёт гипотезы: «60 % барьеров приходится на вопросы по безопасности, добавьте на первый экран».

Полный разбор AI опросов

Воронка от первого касания до Won и шесть моделей атрибуции

B2B‑путь состоит из десятков касаний за 3–6 месяцев. Last‑click врёт, Метрика обрезает на 30 днях.

Многоканальная атрибуция · AI‑инсайты

Воронка от касания до договора

Слой поверх Метрики, заточенный под B2B: общая и многоканальная воронки от первого касания до Won, шесть моделей атрибуции (включая u‑shaped и с затуханием), AI‑инсайты по аномалиям, прогнозы по аудитории.

Кому засчитать одну сделку

  1. VKдень 1
  2. Поискдень 12
  3. Директдень 38
  4. SEOдень 71
  5. Emailдень 94
Сделкадень 118
  • Last‑click
  • Линейная
  • U‑shaped

Last‑click отдаёт всю сделку письму, u‑shaped делит её между первым касанием и последним. В отчёте шесть моделей рядом.

Что мы решаем

  • 01
    Видим всю воронку, а не «заявку»
  • 02
    Шесть моделей атрибуции
  • 03
    AI‑инсайты по аномалиям
Полный разбор продукта
Интеграции

Берём данные не только из Метрики, но и из CRM, где живут сделки и деньги

В B2B конверсионные события и ценность сделки живут в CRM, а не в Метрике. Берём данные оттуда, где они есть: статусы лидов, суммы контрактов, история продлений.

Откуда берём

  • amoCRMcrmСтатусы сделок, суммы контрактов, причины отказа
  • Битрикс24crmВоронки, лиды, сделки и продления: сумма Won уходит ценностью конверсии
  • Calltouch, UISколл‑трекингДозвоны и квалификация по телефону, разметка звонков
  • Rick.aiсквозная аналитикаРасходы, лиды, сделки, выручка и атрибуция по B2B‑воронке
  • Яндекс Метрика, GAвеб‑аналитикаПоведение на сайте как контекст для модели
  • Своя CRM или ERPrest apiСтатусы и суммы по вашей схеме, без перехода на другую систему
AI

Мэтчинг без потери данных, без CSV и ручных выгрузок

Что уходит в Директ и VK

  • Виртуальные конверсиина вероятный SQL и сделку, а не на форму
  • Value‑ставкивес лида по сумме контракта
  • Минус‑цели и сегментынецелевые лиды, конкуренты, боты

Кабинет учится на сделке и её сумме, где в B2B и есть деньги.

Подключение за дни.API‑коннекторы готовы. Даёте учётку CRM, и мы ловим события сразу, обучение модели стартует с первого дня.
Как мы встраиваемся

Без замены кабинетов, агентства и CRM, подключение за 1–2 недели

Скрипт на сайт, доступ к CRM и кабинетам, и стек собирается. Работаем поверх вашего, не вместо него.

  1. 01
    день 1

    Один скрипт на сайт

    Скрипт и проброс ключевых событий. Без изменений в Директе и Метрике.

  2. 02
    дни 2–3, по желанию

    Подключение CRM

    API‑коннекторы amoCRM, Битрикс24 и Rick.ai готовы; для своих систем есть REST API.

  3. 03
    параллельно

    Работаем с вашим агентством

    Подключаемся как технологическое плечо к вашему агентству.

  4. 04
    неделя 2 и дальше

    Запуск с замером на A/B

    Модели учатся под ваши отрасли и цикл сделки. Эффект меряем на контрольной группе: CPL по квал‑лиду, стоимость SQL, цена Won.

Почему мы для B2B

Корпоративный AI‑стек, который умеет работать с B2B‑воронкой, а не «ещё одна оптимизация по форме»

№1

Корпоративный AI‑стек

FINNEXT 2025, «ИИ в Финтехе» Газпромбанка, E‑PLUS 2024.

↧

Глубина воронки и ценность сделки

Учим кабинет на квал‑лидах, демо, Won и на сумме контракта.

ABM

AI профили как ABM

Отрасль, размер компании, роль и стадия определяются в реальном времени.

+

Работаем с вашим агентством

Подключаемся как технологическое плечо. Готовые интеграции с amoCRM, Битрикс24, Rick.ai, REST API для своих систем.

РФ

Данные в контуре РФ

Своя инфраструктура, реестр программ для ЭВМ. Без выноса за контур, как требуют корпоративные закупки.

∞

Без квот на объёмы

Не считаем модели, события, профили, опросы. Один контракт, нужный объём, всё внутри.

Продуктовые заметки
без рекламного шума

Пишем о моделях, экспериментах, интеграциях и обновлениях без SMM.

@sales_ninja_me

Расскажите о задаче.
Соберём решение
под ваш бизнес.

Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.

  • Пишет живой менеджер, не бот
  • NDA по умолчанию,
    ничего не уйдёт наружу
  • Никаких почтовых цепочек и спама
Ответим в течение 1 рабочего дня

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.

Нам доверяют ведущие агентства

Частые вопросы про AI-маркетинг для B2B

Статьи и кейсы

Весь блог
Медиа

Зачем автостратегиям Яндекс Директа нужны корректировки

 A/B-тесты

Как сайты научились меняться: история A/B-тестов и персонализации

 Медиа

История интернет-рекламы в Китае: как баннер превратился в магазин, чат и алгоритм

 Медиа

История оптимизации интернет-рекламы: от биддеров до воронок и LTV