Что нейросети дают для Яндекс.Директа
Пётр разбирает тему на сквозном кейсе — продвижении систем промышленного вендинга (автоматов выдачи инструмента и СИЗ на производстве), добавляя вставки из автомобильной ниши. Это сложный B2B: решение принимают сразу несколько руководителей — директор производства, снабженцы, финдиректор, безопасники, — и всем нужны доказательства окупаемости. Нейросети помогают пройти весь путь подготовки кампании быстрее.
Свой набор инструментов он распределяет по задачам:
Правила работы с нейросетью
Чтобы получать пригодный результат, Пётр придерживается нескольких принципов: задавать точные вопросы без жаргона и сленга, указывать цель и нужный формат ответа, а если результат не нравится — просить нейросеть доработать и добавить деталей. И главное правило — проверка.
Всегда не доверяйте ответу нейросети на 100%. Шесть пальцев на креативе — это ещё не самое страшное. Цифры и факты — вот что важно перепроверять.
Определение ЦА за минуты вместо дней
Первый шаг — целевая аудитория. Пётр задаёт ChatGPT роль маркетолога и просит описать сегменты, задачи, боли и мотивацию покупателей, а затем свести всё в таблицу: кто принимает решение, какие проблемы и в каких отраслях. Для промышленного вендинга нейросеть подтвердила гипотезы — B2B, ЛПР уровня директоров производства и начальников цехов, боли вокруг простоев и потери инструмента.
Выигрыш по времени ощутимый: ручной анализ аудитории обычно занимает около двух дней, с нейросетью — от пяти минут до пары часов.
Анализ конкурентов и отзывов
Чтобы не сравнивать предложения вручную, Пётр скармливает нейросети свою посадочную и ссылки конкурентов и просит свести характеристики в таблицу — так видно, на чём можно усилить своё УТП (например, отечественная разработка и локальная поддержка против ушедших с рынка зарубежных систем).
Отдельный приём — анализ отзывов через Алису. На примере автосалонов (где клиенты охотно оставляют отзывы на Яндекс.Картах) нейросеть сводит рейтинги, плюсы и жалобы по своей компании и конкурентам в одну таблицу. Сбор такой аналитики вручную занял бы 3–4 часа — Алиса справляется примерно за 15 минут.
Продвигаем мы не автоматы, а экономию.
Из собранных данных рождается главный смысл оффера: производству — меньше простоев, снабженцам — прозрачный учёт, финансистам — возврат инвестиций, айтишникам — простая интеграция.
Не пропустите ближайший выпуск
«Актуальное сегодня: Digital» — 26–27 июня. Регистрация бесплатная, записи всех выступлений приходят в Telegram.
Каким должен быть B2B-сайт
B2B-покупатели тратят больше 30% времени на самостоятельное изучение информации онлайн, поэтому сайт критичен. На нём должны быть: описание проблемы и решения, история с цифрами, калькулятор выгод, возможность оставить заявку на демо, почта (B2B любит email) и ответы на типовые возражения. Лучше всего работают реальные истории «до/после»:
- Наладчик станка тратил время на поход за расходниками — станок простаивал.
- Поставили шкаф выдачи прямо у станка с доступом 24/7 и RFID-метками.
- Экономический эффект — более 1 млн рублей в месяц на станок за счёт ликвидации простоя.
Сам сайт тоже проверяется нейросетью: задаём роли маркетолога и веб-разработчика, скармливаем ссылку и просим оценить коммерческие факторы и юзабилити — что хорошо, каких блоков не хватает. Важно помнить, что нейросети читают сайт неглубоко, в основном первую страницу. По полученным рекомендациям Пётр собирает ТЗ, а из него — макет посадочной (Qwen генерирует ТЗ, Nano Banana — визуал) и показывает его бизнесу.
Семантика и стратегия запуска
ChatGPT подсказывает направления ключей и разбивает их на группы, но это именно подсказки — частотность нужно проверять в Wordstat. Для готового ядра Пётр через API SEO-сервиса (по наводке коллег из SEO-отдела) и кодекс собрал полноценный кластер: ключевые фразы, частотность, интент, коммерческость, приоритет и комментарии (релевантно / под B2B). Важный нюанс — бесплатное API Wordstat закрыли с 1 мая, токены стали платными.
Нейросеть предложила и план запуска: этапы по группам (система учёта → шкаф выдачи → автоматизация ТМЦ → отдельный тест лендинга), минус-слова для отсечения нецелевой аудитории, географию с упором на промышленные регионы (Урал, плюс Санкт-Петербург и Нижний Новгород) и напоминание прописать UTM-метки.
Креативы и результат кампании
Если готовых креативов нет, а запускаться нужно, нейросеть пишет варианты объявлений (заголовки и тексты под боли и бренд) и генерирует картинки — например, человека рядом со шкафом, чтобы показать масштаб. Финальные объявления собираются в кампании на поиске и в РСЯ. У Яндекс.Директа есть и собственный нейропомощник в кабинете: он делает отчёты по расходам, кликам, CPC и конверсиям и сводит метрики за периоды в таблицы.
Итог сквозного B2B-кейса: кампания, собранная практически с помощью нейросетей, при расходе 194 тыс. рублей принесла 7–8 конверсий (звонки, email, заявки) при средней цене цели около 2 490 рублей — отличный показатель для оборудования стоимостью в миллионы. Вывод Петра: нейросети сокращают рутину, помогают разобраться в сложном, минимизируют ошибки на старте и улучшают аналитику — но финальную проверку человек оставляет за собой.