Контекстная реклама для B2B-магазина IT-решений: снизили ДРР в 2,7 раза и подняли ROMI на 132 п.п.

Заказчик

Softline — ИТ-компания с собственным интернет-магазином ПО, компьютерной техники и IT-решений для бизнеса.

Задача

Обеспечить автостратегиям Директа данные для обучения и сделать три направления прибыльными.

Проблема

Особенность продукта — корпоративные лицензии и ИТ-решения с длинным циклом сделки. На старте работы три направления в перформансе не окупались: 

• ДРР — 130,84%;
• ROMI (считали по маржинальной прибыли) — −23,57%.

Почему контекстная реклама в B2B работала в минус:

Дело было не в настройках автостратегий, а в качестве данных: в B2B этим инструментам просто не на чем учиться.

Этап 1. Классическая работа в Яндекс Директе

Период: ноябрь 2024 — ноябрь 2025. 

На первом этапе закрывали базовые задачи по настройке Директа.

Аналитика и сегментация

• Строили аналитические срезы по полу, возрасту, устройствам и платежеспособности аудитории.

Семантика и ставки по конверсионным фразам

• Выявляли конверсионные ключевые фразы и повышали по ним ставки.

Форматы объявлений

• Часть направлений сначала продвигали товарными объявлениями по фиду, затем развернули классическую кампанию с текстово-графическими объявлениями по ключам.

Результаты за первый год: 

Первый год порадовал и клиента, и нас, но проблема слабого обучения автостратегий осталась. Чтобы ее решить, решили протестить ИИ-инструмент.

Этап 2. Подключение ИИ-целей

Период: ноябрь 2025 — март 2026. 

Подключили Sales Ninja — это предиктивная замена стандартным целям Метрики в стратегиях Директа.

Что меняет инструмент:

• Точные данные. Алгоритм оценивает весь паттер поведения: посетителя с аудиторией, которая уже оформляла заказы, определяет вероятность покупки и помогает отсеивать нецелевой трафик.
• Быстрый сигнал. При длинном цикле сделки реальная конверсия приходит слишком поздно, и обучение автостратегий затягивается. Предикт оценивает вероятность покупки почти сразу после перехода на сайт и передает в систему виртуальную транзакцию.

Для нормального обучения алгоритмам Яндекса нужно около 10 конверсий в неделю на каждую кампанию. Предикт работает по-другому:

• Анализирует пользователей, которые оставили квалифицированные заявки или совершили покупку;
• Находит общие для большей части аудитории микроконверсии и передает их в систему аналитики;
• Помогает рекламе оптимизироваться по этим частым сигналам.

В итоге Sales Ninja определяет готовность пользователя к сделке по косвенным признакам и дает автостратегиям больше качественных данных для обучения. Для B2B проектов с длинным циклом продаж такой инструмент точно брать на вооружение.

 

-- Константин Требунских, специалист по контекстной рекламе.

Подключение ИИ-целей шло в связке с остальными работами: 

• перезапустили медийку с новыми сегментами;
• пересобрали структуру перформанс-кампаний. 

Прирост за этап: 

Результаты

Совокупный результат после классической прокачки и подключения ИИ-целей:

Чистые сигналы позволили автостратегиям приводить больше конверсий и находить ценных клиентов — тех, кто берет дорогие лицензии и крупные пакеты. При этом кампании вели специалисты УМа, и решения по данным принимали тоже они. Без экспертизы команды такого результата не было бы. 

Отзыв клиента

Спасибо команде за отличную работу и высокий уровень вовлеченности в проект. Для нас особенно ценно, что результат был достигнут не только за счет грамотной настройки рекламы и аналитики, но и благодаря глубокому погружению в наш бизнес. Команда действительно старалась разобраться в специфике наших продуктов, клиентов и процессов, а не работала по шаблону. Такой подход встречается нечасто, и именно он во многом помог добиться заметного роста эффективности рекламных инвестиций и бизнес-показателей.

 

— Дарья Подгорная, руководитель отдела маркетинга интернет-магазина Softline