Улучшение качества заявок с рекламы
Реклама приносит заявки, но в CRM много спама, нецелевых обращений, маленьких чеков и лидов, которые не проходят квалификацию. Sales Ninja помогает обучать VK Рекламу, Яндекс Директ, Google Ads и TikTok Ads не на сам факт заявки, а на квал-лиды, оплату, ценность сделки и минус-сигналы плохого трафика.
Заявки есть, но отдел продаж и экономика рекламы страдают
Главная ошибка — считать любую заявку одинаково полезной. Для автостратегии спам, случайный лид и платёжеспособный клиент часто выглядят одним и тем же событием.
Автостратегия оптимизирует то, что вы назвали конверсией
Если в рекламный кабинет уходит только событие «форма отправлена», алгоритм начинает покупать тех, кто чаще отправляет формы. Это одинаково бьёт по VK Рекламе, Директу, Google Ads и TikTok Ads: событие есть, но бизнес-качества в нём нет.
- Оптимизация по верхней заявке закрепляет некачественный спрос. Реклама видит форму, но не видит, что менеджер пометил лид как спам, дубль или «нет бюджета».
- Качественных нижних событий мало. Квал-лидов и оплат недостаточно для стабильного обучения — приходится оставаться на шумной верхней цели.
- Длинный цикл сделки запаздывает. Когда оплата известна через неделю-месяц, бюджет уже потрачен.
- РСЯ и ботные площадки. Скликивания и нецелевой трафик дают много активности и портят поток заявок.
Переносим оптимизацию ниже по воронке и добавляем отрицательные сигналы
Sales Ninja соединяет поведение на сайте, рекламный источник, CRM-статусы, оплаты, суммы счетов и антибот-сигналы. В VK, Директ, Google и TikTok возвращается не сырой лид, а оценка качества и вероятности полезного бизнес-результата.
Поддерживаем Яндекс Директ, VK Рекламу, Google Ads и TikTok Ads
Логика одна: забираем качество лида из CRM и моделей Sales Ninja, а назад в канал передаём события, ценность, аудитории и минус-сигналы. Яндекс Директ — первичный канал для большинства клиентов в РФ, VK Реклама и остальные платформы дополняют его.
Для автостратегий «Максимум конверсий», «Целевая стоимость» и «Максимум ценности конверсии» критично, на каких событиях кампания учится. Мы возвращаем в Директ офлайн-конверсии по квал-лидам, оплатам, выкупам и сумме сделки, добавляем моделируемые конверсии для кампаний с тонкой статистикой и передаём минус-цели по спаму, ботам и нецелевым обращениям — чтобы алгоритм перестал искать похожий шум.
- офлайн-конверсии по квал-лидам, оплатам и выкупам;
- сумму сделки для value-based стратегий;
- моделируемые конверсии, когда реальных данных мало;
- минус-цели по спаму, ботам, дублям и нецелевым.
- «Максимум конверсий» с CPA и недельным бюджетом;
- «Целевая стоимость» с тонкой оптимизацией CPL;
- «Максимум ценности конверсии» по квал-лиду или оплате;
- отдельная чистка площадок и запросов в РСЯ.
Передаём в VK квал-лиды, оплаты, value-сегменты и минус-цели по спаму. Look-alike строим на качественном спросе, а не на всех, кто оставил форму.
Для клиентов, которые продолжают работать с Google Ads, передаём качественные конверсии и ценность через офлайн-конверсии, GA4 или Google Tag Manager.
TikTok Ads получает события и сегменты через Pixel или Events API: можно обучать кампании на качественных лидов, а не на дешёвые заявки без продажи.
Обучаем рекламу не только на тех, кто нужен, но и на тех, кто не нужен
У обычной оптимизации есть положительный полюс: «найди больше похожих на конвертеров». Sales Ninja добавляет отрицательный полюс: «не покупай трафик, похожий на спам, невыкуп, нецелевой лид или ботный визит».
Прогнозируем, какие визиты и заявки похожи на будущие квал-лиды, оплаты или выкупы, и передаём этот сигнал в рекламу.
Для B2B, EdTech, банков и дорогих услуг учитываем сумму оплаченного счёта, маржу, повторные покупки и прогноз пожизненной ценности.
Фиксируем спам, ботов, невыкупы, мисклики и плохие площадки как отдельные сигналы, чтобы реклама меньше покупала похожий трафик.
В B2B и дорогих услугах оптимизируемся по счёту, квал-лиду и ценности сделки
Если заявка сама по себе ничего не говорит о будущей выручке, мы подключаем CRM и финансовые события: MQL, SQL, квалификацию, выставленный счёт, оплату инвойса, сумму оплаты и прогноз LTV.
- статусы менеджера: квал-лид, отказ, спам, дубль;
- сумму счёта, оплату, выкуп, маржу или LTV;
- скорость прохождения этапов и вероятность сделки;
- поведенческие признаки до отправки заявки.
- цель на квал-лид вместо сырого лида;
- value-сигнал по сумме оплаченного счёта;
- минус-события по спаму и нецелевым обращениям;
- более чистый поток данных для автостратегии.
Качество заявок невозможно поднять, пока бюджет утекает в скликивания и ботный трафик
Поэтому адаптивный антибот работает в связке с моделями качества лидов: блокирует аномальные клики и подавляет площадки РСЯ, которые регулярно дают мисклики, спам-заявки или невыкупы. Плохие визиты не попадают в обучение, а уходят в минус-цели — чтобы автостратегия перестала покупать похожий шум.
Качество лидов критично там, где заявка не равна продаже
Как переходим от количества заявок к качеству лидов
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов