B2B: получите в 6 раз больше заявок за счёт точной семантики в Яндекс Директе

В B2B-сегменте бывает, что кампания в Яндекс Директ настроена без ошибок, есть охваты и клики, но при этом результат не оправдывает ожиданий: заявок мало, а стоимость одного обращения делает рекламу убыточной. Обычно это объясняют внешними причинами: спрос просел, ниша слишком специализированная, а аудитория слишком ограниченная.

Но проблема может быть не в спросе, а в том, кого к вам приводит реклама. Вместо специалистов, принимающих решения, объявления видят люди с общим интересом к теме. По фразе «конвейерные ленты» реклама может показываться студенту, читателю отраслевых статей или розничному покупателю. Система фиксирует интерес — и масштабирует показы. При этом размытая семантика без указания назначения приводит к расходу бюджета на нерелевантные контакты.

Проект. К нам обратилась компания, которая продаёт транспортерные и конвейерные ленты для промышленных предприятий.

География показа — Москва, область и Юг России. Бюджет на рекламу был ограничен, поэтому ключевая задача — получать целевые заявки с контролируемой стоимостью.

У клиента уже работала реклама в Яндекс Директе. Кампании были собраны вокруг популярных, но слишком широких фраз:

• транспортерные ленты,
• конвейерные ленты.

Реклама собирала показы и клики, но давала всего 2–3 заявки в месяц. Средняя стоимость обращения доходила до 5500 ₽. 

Какую стратегию мы применили:

1. Полностью пересобрали семантику

Удалили все высокочастотные запросы — они создавали трафик, но не приводили покупателей. 

Вместо этого добавили средне- и низкочастотные фразы, отражающие:

• тип продукции: морозостойкие, маслостойкие, термостойкие;
• конструкцию: норийные ремни, гладкие и резинотканевые ленты;
• отрасли применения: для цементных заводов, угольных шахт, мусоросжигательных предприятий, карьеров и др.

Примеры:

норийные ремни для элеваторов;

ленты для сортировки отходов;

морозостойкие транспортерные ленты для шахт.

Так мы задали рекламной системе чёткий вектор: кого искать, что показывать и при каком контексте.

2. Сегментировали аудиторию по возрасту и полу

Учитывая специфику продукта, исключили всё, что не относится к ЛПР в производственном и снабженческом звене. Оставили только мужчин в возрасте 35–44 лет — по опыту и данным, это самая активная группа среди закупщиков и технических специалистов.

3. Оптимизировали тексты и заголовки

На первой неделе после запуска провели оперативную чистку: проанализировали эффективность каждого объявления, отключили слабые формулировки, усилили те, что давали качественный отклик.

Результат

• Заявок в месяц: выросло с 3 до 17 (+467%)
• CPL: снижен с 5500 ₽ до 1900 ₽
• География: 70% обращений — Москва и область, 30% — Юг
• Креативы остались прежними.

Система перестала обучаться на нерелевантных кликах и начала оптимизироваться по действиям от реальных покупателей. Точная проработка тематики и ориентация на логику B2B-покупки позволили сократить неэффективные показы и сосредоточить бюджет на результат.

Антипример. К нам за аудитом обратился поставщик промышленной упаковки для логистики. У них уже шла реклама в Яндекс Директе, но за месяц не принесла ни одной заявки, несмотря на дешёвый трафик и достаточное число кликов.

Когда начали разбирать кампанию, стало ясно:

• использовались только ВЧ-запросы;
• большая часть бюджета ушла на показы в регионах, где у компании вообще не было логистики, и на аудиторию 18–24, которая не имела отношения ни к закупкам, ни к промышленности.

Алгоритм работал по заданным условиям, но без точных сигналов оптимизировался не на тех, кто приносит деньги.