Как мы получили 100+ B2B-лидов на трансформаторные подстанции по 2000₽ за 2 месяца

Продавать трансформаторные подстанции — это вам не пиццу доставлять и не кроссовки в соцсетях пушить. Цикл сделки здесь длится от 3 месяцев до года.

Люди, которые кликают по нашей рекламе — это суровые инженеры, проектировщики и снабженцы. Им абсолютно по барабану на ваш вылизанный UX/UI, модные анимации и креативные офферы в лоб. Им нужны ровно две вещи: чтобы на первом экране были все ТТХ оборудования и кнопка «Скачать опросный лист».

В этой статье я расскажу, как без магии и бубнов мы выстроили систему, которая стабильно генерит заявки в сложной промышленной нише, и почему стандартные подходы директологов здесь не работают.

Дисклеймер: работаю под NDA, поэтому название завода и часть данных не раскрываю. Цифры по лидам и бюджету реальные.

До меня рекламной кампанией завода поочередно занимались три специалиста (говорят, самый первый даже приносил какие-то заявки). Последний просто методично сжигал бюджет.

Когда я открыл кабинет, я увидел классическую катастрофу: РСЯ, Поиск и Карты были свалены в одну кучу. Ключевые запросы брались, судя по всему, с потолка или из фантазий настройщика, не имея ничего общего с реальностью инженеров. Кампания показывала космический CTR и клики за пару копеек, но лидов за 2 месяца было ровно ноль.

Обычно перед запуском я анализирую старые данные, чтобы вытащить первые инсайты. В этот раз я просто нажал «Архивировать» и больше никогда туда не заглядывал.

Единственное, что я сделал до запуска рекламы — настроил нормальную, закрытую от индексации страницу «Спасибо», которая показывалась только после заполнения лид-формы. Это база, чтобы алгоритмы Яндекса начали понимать, кто нам реально нужен.

В промышленной нише делить трафик на классические «горячие / теплые / холодные» запросы бессмысленно. Прямые транзакционные запросы вроде «купить подстанцию %модель%» проскакивают крайне редко и в Вордстате их почти не видно.

Поэтому я поделил Поиск на три большие смысловые кампании:

Дальше в каждую кампанию занес конкретные группы моделей, которые производит завод. Семантики получилось очень много — пришлось расчехлять Букварикс (сервис для сбора семантики) и XMLRiver (парсер Вордстата) и тянуть данные через свою собственную разработку (про это у меня есть отдельная техническая статья).

Что делали с РСЯ и конкурентами:

Ретаргет — король. В РСЯ лучше всего отработали догонялки на тех, кто был на сайте, но не оставил заявку, и на тех, кто скачал опросный лист.

Поиск по конкурентам — провал. Механика простая: в нише десятки игроков, и все они одновременно крутят конкурентные кампании друг на друга. Аукцион перегрет изначально. Плюс чтобы получить первые лиды и понять, что вообще работает — нужно выложить круглую сумму просто за данные. Отключили. В РСЯ конкурентная кампания напротив зашла — CPA оказался ниже чем на Поиске, оставили и масштабируем.

Бренд в поиске. Запустили брендовую кампанию чисто как «бизнес-визитку» на первой строчке, чтобы ушлые конкуренты не перебивали наш трафик.

Карты. Проигнорировали. Завод в городе и так все знают, нам нужен федеральный охват.

Любой, кто работает с Директом, знает: это не кнопка «Бабло». Это живой организм, который постоянно пытается саботировать сам себя и подкинуть вам мусорный трафик.

Чистка РСЯ: У меня уже был собранный с опытом блэклист на ~300 мусорных площадок. Но даже с ним пришлось открутить первую тысячу рублей, чтобы выловить свежий шлак. Сейчас в блэклисте 400 площадок. Главное правило тут — не перегнуть палку и случайно не забанить региональные новостные порталы, где часто сидит наша ЦА.

Боль Поиска и оператор «!»: Пришлось решать задачу с запросом «трансформатор». Директ обожает подсовывать по нему бытовые трансформаторы или игрушки. Но если отминусовать слово целиком, показы по целевому запросу «трансформаторная подстанция» тоже встанут. Спаслись тем, что отсекли все ненужные словоформы через точное соответствие оператором !.

ИИ по API: Управлять зоопарком из 1800 ключевиков и постоянно пополнять базу из 300 минус-слов руками — это ад. Поэтому я связал агента в IDE (Claude) напрямую с API Директа и Метрики. Агент пуллит данные из обоих источников, видит связку «площадка → клик → поведение на сайте → конверсия» и сам предлагает что банить, что масштабировать. Я только валидирую финальный список. Ручной труд сократился в разы — еженедельные выгрузки и ручной разбор отчётов остались в прошлом.

Спустя пару недель открута мы собрали достаточно данных для жестких корректировок. И вот тут вскрылось самое интересное:

Мобильный трафик мертв. Инженер ищет оборудование с рабочего ПК. Свой личный телефон он для таких задач не использует. Мы срезали мобилки от -50% на Поиске до -80% в РСЯ. Качество заявок выросло моментально.

Женщины не покупают подстанции. Вероятнее всего, закупка такого оборудования — сугубо мужская работа. Скорректировали показы для женщин на -60%.

Возрастное ядро. Наша целевая аудитория — это строго мужчины от 35 до 54 лет.

Семантические ловушки. Нашли аномалию: запросы КТПН и КТПВЦ — это вообще не то же самое, что обычная КТП. Выделили их в отдельную смысловую группу, чтобы не сливать бюджет на нерелевантную выдачу.

За два месяца при общем бюджете ~200 000₽ мы получили больше 100 целевых заявок со средней стоимостью лида около 2000 рублей. Для промышленного оборудования с огромным чеком — это отличный результат.

Как видите, здесь нет вообще никакой магии, секретных фишек или гениального креатива. Есть только алгоритм: собрать грязную семантику, автоматизировать ее чистку через код, безжалостно отрезать мусорные площадки и нецелевую аудиторию на основе реальных данных из Метрики.

Если вы продаете сложный B2B-продукт, перестаньте играть в красивый маркетинг. Дайте инженеру ТТХ, опросный лист и не мешайте ему работать.