Как оценивать контекстную рекламу по качеству заявок: опыт 9 месяцев в B2B

Поставщик промышленных редукторов может получать десятки звонков и форм, но отделу продаж от этого не легче, если люди ищут оборудование, которого нет в ассортименте, а рекламный кабинет называет такие обращения конверсиями. На реальном проекте за январь–сентябрь 2026 года мы сравнили статистику Яндекс Директа, Метрики и CRM, пересмотрели способы закупки трафика и получили 1 429 лидов, из которых 931 менеджеры перевели в сделки. Для промышленного B2B здесь интересен не сам итог, а способ понять, какие рекламные решения действительно приводят нужный спрос.

Заявка в отчете и подходящий покупатель оказались разными величинами

Мы подключились к действующей рекламе осенью 2025 года. Клиент поставлял промышленные редукторы, рассчитывал прежде всего на производственные предприятия и отдавал приоритет заказам с чеком более 100 тысяч рублей. Сам продукт не относится к импульсным покупкам: покупателю нужно разобраться с характеристиками, совместимостью, условиями поставки, а затем согласовать решение внутри компании.

На таких проектах поисковый запрос нередко выглядит образцово. Человек вводит конкретную марку редуктора, находит объявление и звонит, но во время разговора выясняется, что поставщик не возит эту модель и не может предложить аналог. Рекламная система видит хорошее попадание в семантику и состоявшееся обращение, а бизнес видит потраченное время менеджера. Если вовремя не связать эти две картины, можно месяцами оптимизировать стоимость лида, который никому не нужен.

Поэтому договорились с клиентом, что качество трафика будем проверять через статусы продаж, а при оценке месяца смотреть не только на количество и стоимость входящих обращений, но и на их дальнейшую обработку. Это решение потребовало сначала разобрать аналитику, иначе любые новые настройки рекламы оценивались бы по неполным данным.

Одна и та же рекламная кампания дает три разных числа

Продажи здесь устроены непросто: средняя сделка проходит путь примерно за 70 дней, и только в Битрикс предусмотрено около 30 разных статусов. Для отчетов первичным лидом считалось любое корректное обращение без спама, а квал появлялся после того, как менеджер создавал сделку из лида. Этот статус мы брали из Roistat. На дату квалификации покупка могла еще не состояться, поскольку счет, согласование условий и оплата находятся на следующих этапах воронки.

Метрика, разумеется, считала по-другому. Ее конверсии отражали достижение настроенных целей: отправку формы, звонок и письмо. В отчете за девять месяцев получилось 1 320 конверсий со средней стоимостью 3 182,22 рубля, тогда как по данным CRM было 1 429 лидов и 931 квалифицированное обращение. Разница ожидаема: у систем разные правила учета, к тому же один посетитель может совершить несколько действий, а часть информации не передается или сопоставляется с визитом не так, как ее учитывает отдел продаж.

Разница в показателях оказалась не только вопросом методики. При проверке интеграции обнаружили, что если передавать из Roistat в Метрику отдельные стадии CRM, до нее доходит примерно десятая часть событий. Попробовали другие настройки, а позднее отказались от Оптимизатора рекламы Roistat. Качество лидов при этом продолжили оценивать в Roistat, не подменяя им фактические данные об этапах сделки.

Параллельно поправили учет телефонных звонков, обращений на почту и форм, отключили восемь устаревших целей, не срабатывавших еще с июня 2023 года, и перепроверили разметку объявлений в брендовой и конкурентной семантике. Неправильный формат метки иногда кажется мелочью, пока в отчете не обнаруживается дыра между рекламными расходами и воронкой продаж.

В промышленном B2B семантику проверяют по каталогу и разговору с отделом продаж

Следующей точкой работы стал ассортимент. Мы не гадали, какие запросы считать подходящими, а сверяли их с тем, что компания действительно может поставить. Собственник помог определить исключения, и по этой обратной связи мы остановили рекламу ряда иностранных марок, для которых не было ни оригинальных моделей, ни аналогов, а также убрали запросы на редукторы для нескольких неподходящих применений, включая снегоуборщики, свайную и лифтовую технику.

В группе мотор-редукторов для станков оставили всего одну согласованную фразу. Остальные исключили, а минус-слова разнесли по смежным группам, чтобы та же потребность не вернулась через автотаргетинг или более широкий ключ. Для общей кампании и направления планетарных редукторов убрали дубли, пересекающиеся запросы перенесли в профильную кампанию и затем проверяли реальные поисковые фразы после изменений.

Это довольно приземленная работа, в которой нет красивого универсального приема. Но в рекламе сложного оборудования именно такая проверка защищает бюджет: даже грамотно составленное объявление не спасает, если за ним стоит товар, которого у поставщика нет.

Автотаргетинг нельзя оценить одним общим вердиктом

У части рекламных групп мы обнаружили расходы, которые на уровне общей статистики терялись среди более успешных направлений. Например, группа по свайным редукторам за 90 дней потратила более 20 тысяч рублей без лидов, а направление червячных мотор-редукторов при сопоставимых расходах дало одно обращение. Такие группы остановили после проверки статистики и востребованности продукции.

С автотаргетингом картина оказалась еще интереснее. В одной группе планетарных редукторов весь расход за 90 дней, около 15,6 тысячи рублей, пришелся на автоматические показы, которые не привели ни одного лида. В другой группе единственная заявка, наоборот, пришла именно через автотаргетинг. Одинаковое решение для всех кампаний в этой ситуации означало бы либо оставить лишние траты, либо отключить источник полезного спроса.

Поэтому мы смотрели на условия показа, реальные запросы, стоимость обращения и статус лида в разрезе конкретной группы. Где-то хватало изменить категории автотаргетинга и операторы в фразах, где-то разумнее было остановить направление и проверить его позже, когда появятся новые данные о спросе.

Рекламную сеть пришлось разделить на понятные аудитории

В сетевой рекламе Яндекса мы нашли группы, в которых несколько механик таргетинга были включены вместе: тематические интересы, поисковые фразы и аудитории, построенные по сходству с клиентской базой. Такой микс трудно оценивать, поскольку расход общий, а вклад каждого условия непонятен. Мы разнесли их по группам: одной оставили интересы, следующей передали похожих на клиентскую базу пользователей, а там, где конверсии обеспечивали фразы, сняли дополнительные настройки аудитории.

Проверили и площадки. Еще 54 площадки, которые с начала года не дали ни одного лида, отправили в исключения, причем решение принимали по накопленной статистике, а не по одному неудачному дню. Отдельно тестировали повышающую корректировку ставок для пользователей, похожих на аудиторию успешных сделок: она поднимала стоимость клика, но не добавляла обращений, поэтому корректировку убрали.

В отчетах Roistat также разбирали географию и время поступления заявок. Меняли часы показа, пробовали расширить утреннее расписание, затем вернули прежнее начало, когда стоимость результата стала хуже. Отдельную кампанию по импортозамещению для Москвы и Санкт-Петербурга остановили, а эти регионы включили в общероссийское направление. Вопрос был не в том, чтобы все время что-то подкручивать, а в том, чтобы у каждого изменения появлялась понятная проверка результата.

Дешевый тест можно масштабировать только после проверки качества

Для расширения охвата отдельно проверили автоматизированную кампанию с оплатой за целевое действие: охват строили вокруг широкого спроса и замены импортных редукторов. Параллельно тестировали рекламу на страницу оборудования для пищевых производств, однако после разбора обращений слабые отраслевые варианты остановили. Те направления, где заявки укладывались в ожидаемую стоимость, а трафик упирался в недельное ограничение, получали небольшие дополнительные лимиты.

Особенно хорошо разница в цене проявилась на коротком испытании двух подходов. Вернули широкую кампанию на поиске, две недели ежедневно смотрели ее запросы и сверяли заявки с клиентом. В результате получили 18 обращений по цене около пяти тысяч рублей; параллельный автоматизированный вариант принес 20 обращений и обошелся примерно в 550 рублей за каждое. После обсуждения результатов с клиентом дорогой поисковый вариант сняли с показов.

Но на этом история с тестом не заканчивалась. При цикле сделки около 70 дней двух недель хватало, чтобы сравнить первичную стоимость обращения, но не хватало, чтобы окончательно понять качество всех новых заявок и тем более их коммерческий итог. Поэтому при распределении бюджета мы продолжили смотреть CRM-статусы, а не объявляли самый дешевый источник безусловным победителем.

Девять месяцев показали, почему один удачный месяц ничего не гарантирует

По данным CRM за январь–сентябрь 2026 года, итоговый поток составил 1 429 обращений, прошедших первичную очистку от спама и ошибок. До стадии сделки менеджеры довели 931 из них, или 65,2%. Если разделить расходы на соответствующее число обращений, обычный лид стоил 2 937 рублей, а квал 4 508 рублей. Это расходы на размещение рекламы, включая НДС; стоимость ведения сюда не добавляли.

У клиента были разные месячные KPI по бюджету, числу лидов, числу квалифицированных обращений и их стоимости. Их регулярно пересматривали в зависимости от задач бизнеса. Поэтому сравнивать фактические результаты только с предыдущим месяцем было бы неверно: нужно знать, сколько обращений планировали получить и на какой бюджет договаривались.

В июне по обеим воронкам вышли за ориентиры: из запланированных 136 обычных обращений получили 155, а из 88 квалифицированных получили 103; выполнение достигло 114% и 117% соответственно. И все это при расходах на 5,3% меньше бюджета, указанного в KPI. Совсем иначе выглядит май: там сэкономили намного больше, но недобрали обращения по обоим показателям. Значит, сама по себе экономия не описывает успешность месяца.

Среднюю стоимость полезнее сравнивать с месячными KPI

Мы отдельно рассчитали отклонение стоимости от заданной на каждый месяц нормы и получили два разных итога: квал в среднем обходился дешевле KPI на 3,5%, а обычный лид, наоборот, дороже на 3,4%. При таком расчете девять месячных отклонений усредняют с равными весами, и результат отличается от общей стоимости привлечения за весь отчетный период, когда сумму расходов делят на общее число обращений.

На графике хорошо видно, почему это уточнение важно. В апреле стоимость квала вышла выше плановой, затем в июне оказалась заметно ниже, а в августе и сентябре вновь превысила целевые значения. Если показать только среднюю за девять месяцев, предприниматель не увидит, в какие периоды рекламе действительно удавалось работать по согласованной цене и где приходилось менять настройки или объем закупки трафика.

При этом падение стоимости квалифицированного обращения еще не доказывает рост прибыльности. Квал в этой системе учета возникал, когда менеджер переводил лид в сделку, а не после оплаты счета. Чтобы посчитать окупаемость контекстной рекламы в промышленном B2B, нужно отдельно сопоставить оплаченные заказы, маржинальность и все расходы за сравнимый период, не забыв про сделки, которые дозревают после отчетной даты. Эти финансовые показатели мы в публичном материале не раскрываем.

Что стоит потребовать от отчета по рекламе сложного продукта

За время работы мы убедились, что понятный отчет для руководителя B2B-компании начинается с нескольких простых договоренностей. Надо зафиксировать, какое обращение считается лидом, по какому CRM-статусу оно становится квалом, какая информация передается в рекламную систему и когда можно делать вывод о качестве нового трафика. Без такого словаря даже аккуратная таблица расходов и заявок вызывает споры: маркетинг считает формы, продажи считают сделки, руководитель хочет видеть оплаты.

Я бы проверял рекламный проект по следующим вопросам. Они особенно важны для поставщиков оборудования, производственных компаний и сервисов с длинным циклом принятия решения:

1. Соответствуют ли поисковые запросы товарам и применениям, по которым компания реально может выполнить заказ?
2. Какая часть обращений не является спамом, сколько менеджеры квалифицировали, и где между этими этапами теряются данные?
3. Сколько стоили лид и квал в сравнении с KPI именно этого месяца, а не с удобной средней за квартал?
4. Какие группы, аудитории и площадки были отключены или расширены и какое наблюдение послужило основанием?
5. Сколько времени обычно требуется сделке, чтобы пройти путь от заявки до оплаты, и не делаем ли мы вывод слишком рано?

Для нашего проекта важнее всего оказались связка рекламы с реальной номенклатурой и проверка квалификации по Битрикс и Roistat. Обновление минус-слов, разделение аудиторий, смена модели оплаты и управление лимитами имели смысл только потому, что за ними стояла обратная связь от клиента и понятный критерий нужной заявки.

Такая система не гарантирует ровную динамику каждый месяц. Она дает бизнесу более полезную вещь: возможность объяснить, почему отдельная кампания расходует бюджет, что именно компания получает за эти расходы и на основании каких данных принимается следующее решение.

Частые вопросы о квалификации лидов и рекламных KPI

Можно ли считать квалифицированный лид продажей?

Нет. В данном проекте квалом считали лид, который менеджер перевел в сделку в Битрикс. Оплата и завершение сделки учитываются отдельно.

Почему в Метрике и CRM разное количество обращений?

Метрика фиксирует достижения целей, а CRM работает с карточками обращений и их стадиями. Кроме различий в правилах учета, цифры меняются из-за повторных действий пользователя, технических ограничений интеграции и способов сопоставления событий с визитами. Поэтому сверять нужно не только итог, но и путь передачи данных.

Как считать стоимость квалифицированного лида в B2B?

Берут сопоставимые расходы за выбранный период и делят на число обращений, которым присвоен согласованный статус квала. В этой статье приведена стоимость по рекламным расходам с НДС без вознаграждения за ведение; добавление услуг меняет показатель.

Почему нельзя просто отключить дорогие группы?

Высокий CPL может сочетаться с хорошим качеством заявок, особенно если речь о редкой и дорогой промышленной продукции. Важно посмотреть, сколько пришло квалов, какие заявки бизнес действительно может обработать и хватает ли статистики для решения.

Чем отличается отклонение месячного KPI от стоимости за весь период?

В первом случае сравнивают фактическую стоимость с плановой внутри каждого месяца, а затем при необходимости усредняют отклонения. Во втором суммарные расходы делят на общее количество обращений, и месяцы с большим объемом получают больший вес в расчете.

Дмитрий Шестаков — руководитель агентства Сайткрафт. В работе с B2B-проектами оценивает контекстную рекламу через качество заявок, CRM-статусы и экономику привлечения.

Подробнее о подходе к контекстной рекламе для бизнеса можно прочитать на сайте агентства.