Тендеры и лиды
Информация
В проектах мы регулярно сталкиваемся с одной и той же ситуацией: поисковая реклама даёт стабильные заявки, но перестаёт масштабироваться. Бюджет растёт, охват увеличивается, а результат — нет, иногда становится даже хуже.
В такие моменты кажется, что дело в настройках, но чаще проблема в другом: поиск показывает только часть аудитории. Остальные клиенты уже есть — просто вы их не видите. Работа с этой “невидимой” частью через поведение пользователей и look-alike модели и становится следующим шагом роста.
Разберём, где возникает это ограничение, как выглядит аудитория до поискового запроса и как поведенческие сигналы и look-alike позволяют находить и масштабировать таких пользователей.
Если смотреть на поиск как на систему роста, становится видно, что он ломается не в одном месте, а сразу в нескольких точках и именно поэтому перестаёт масштабироваться.
В точке объёма: спрос просто заканчивается. Поиск работает только с уже сформированным спросом — пользователями, которые прямо сейчас готовы искать продукт. Но таких людей в любой момент времени ограниченное количество.
На практике это выглядит как постепенный “выбор” всего доступного трафика: кампании продолжают работать, но расти становится некуда. Ограничение возникает не в настройках, а в самом объёме аудитории.
В точке стоимости: за рост приходится платить всё дороже. Даже внутри этого ограниченного объёма вы конкурируете с другими игроками. За тех же пользователей идёт аукцион, и при попытке масштабироваться цена начинает расти.
Каждая следующая заявка обходится дороже предыдущей, а экономика сжимается. В какой-то момент дополнительный объём становится просто невыгодным.
В точке качества: расширение снижает конверсию. Когда рост внутри текущего спроса заканчивается, следующий шаг — расширять охват. Но вместе с этим в кампании приходит аудитория с более слабым намерением.
Если смотреть шире, становится понятно, что пользователь не “появляется” в момент поиска. Он приходит к нему постепенно — и на этом пути уже оставляет сигналы, по которым его можно обнаружить.
В процессе изучения и выбора, а не в момент запроса. До того как человек вводит поисковый запрос, он проходит несколько этапов: сталкивается с задачей, начинает разбираться в теме, изучает материалы, сравнивает варианты и возвращается к вопросу со временем.
На этом этапе интерес уже есть, но он ещё не оформлен в конкретный запрос. Пользователь не ищет продукт напрямую, но уже движется к решению.
В действиях, которые формируют цифровой след. Каждое такое взаимодействие оставляет след: просмотр контента, переходы между материалами, повторные визиты, углубление в тему. По отдельности эти действия могут выглядеть случайными, но в совокупности они складываются в понятную картину интереса.
Именно здесь появляется возможность увидеть пользователя раньше, чем он станет “видимым” для поиска.
В устойчивых поведенческих сценариях. Ключевую роль играет не само действие, а его повторяемость и последовательность. Когда пользователь возвращается к теме, изучает её глубже, сравнивает решения — это уже не случайный интерес, а сформированный сценарий, который с высокой вероятностью приводит к покупке. Такие паттерны и есть тот самый “скрытый” спрос: он ещё не выражен словами, но уже существует в поведении.
Таким образом, клиент до поискового запроса находится не в ключевых словах, а в своём поведении. И рынок делится не только на тех, кто уже ищет, и тех, кто “холодный”, а на видимую и скрытую аудиторию, с которой можно работать заранее.
Когда становится понятно, что клиент проявляется через поведение, следующий вопрос — как использовать это в работе, а не просто наблюдать. На практике здесь работает связка из двух вещей: поведенческие сигналы позволяют зафиксировать интерес, а look-alike — масштабировать его на новую аудиторию.
Поведение становится сигналом для системы. Вместо поискового запроса система начинает опираться на действия пользователя: какие темы он изучает, к каким материалам возвращается, насколько глубоко погружается в категорию.
По отдельности такие действия мало что значат, но в совокупности они формируют устойчивые сигналы — те самые сценарии, которые чаще всего предшествуют покупке.
На основе клиентов формируется модель. Дальше системе нужен ориентир. Для этого используется существующая аудитория: клиенты, лиды или другие значимые сегменты. На их основе формируется модель — не по отдельным характеристикам, а по совокупности поведения. Алгоритм выявляет повторяющиеся закономерности: какие действия и их сочетания чаще всего приводят к покупке.
Здесь важно понимать, что речь не о “очевидных” признаках. Система находит связи на уровне сочетаний факторов — те, которые невозможно увидеть вручную при анализе.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13488 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Система находит и расширяет аудиторию с похожими сценариями. Имея такую модель, система начинает сопоставлять её с другими пользователями и находить тех, чьё поведение совпадает по структуре.
Это не поиск “похожих людей” по демографии или интересам, а работа с вероятностью: алгоритм ищет пользователей, которые проходят через те же этапы выбора и с высокой вероятностью повторят путь к покупке. За счёт этого аудитория масштабируется — но не за счёт случайного расширения, а за счёт сохранения качества.
В результате вы работаете не с “широкой аудиторией” и не с формально похожими пользователями, а с теми, чьё поведение уже указывает на будущую покупку. Именно поэтому такой подход даёт не просто больше трафика, а более предсказуемый рост.
Когда появляется понимание механики, часто возникает ощущение, что дальше всё зависит от настройки: выбрать аудиторию, запустить кампанию, протестировать гипотезы. Но на практике результат почти всегда определяется раньше — в момент, когда вы решаете, на каких данных будет обучаться система.
Look-alike не ищет “идеального клиента” сам по себе. Он берёт ту аудиторию, которую вы ему передаёте, и масштабирует её поведение. Поэтому здесь работает простое правило: качество результата — это отражение качества исходной базы.
Разнородная аудитория размывает модель. Если в одной выборке смешиваются клиенты с разной мотивацией, чеком и ценностью, система не может выделить единый поведенческий паттерн. В результате она начинает работать “в среднем” и находить пользователей, которые формально похожи, но не дают нужного результата.
Сегмент “все клиенты” даёт слабый результат. Интуитивно кажется, что чем больше данных, тем лучше. Но в общей базе всегда есть случайные, разовые или низкоценные пользователи.
Если использовать такой сегмент как основу, система будет масштабировать не сильных клиентов, а усреднённую аудиторию — вместе со всеми её слабостями.
Маленькая выборка не формирует устойчивую модель. Обратная ситуация — когда данных недостаточно. Тогда система начинает “цепляться” за случайные признаки, и модель становится нестабильной: сегодня даёт результат, завтра — уже нет.
CRM не используется как источник роста. Отдельная проблема в том, что у бизнеса данные уже есть, но они не используются для привлечения. CRM остаётся инструментом ретаргета и допродаж, но не становится основой для поиска новой аудиториию. В результате компания накапливает данные, но не превращает их в масштабирование.
Look-alike усиливает не инструмент и не настройки, а ту аудиторию, на которой он обучается. Поэтому результат здесь — это не “магия алгоритма”, а прямое отражение качества вашей базы.
После всей логики возникает главный вопрос — что с этим делать на практике. И здесь важно не воспринимать look-alike как отдельную настройку в рекламном кабинете. Этот подход работает только как последовательный процесс, в котором ключевую роль играют данные.
Начинать нужно с сегментации данных. Первый шаг — не запуск кампаний, а работа с базой. Важно понять, какие клиенты действительно ценны для бизнеса: кто покупает повторно, даёт высокий чек, доходит до сделки.
Именно такие сегменты становятся основой для модели. Если на этом этапе выбрать неправильную аудиторию, дальше никакие настройки не смогут компенсировать эту ошибку.
Масштабировать только проверенные гипотезы. После того как выбрана база, имеет смысл запускать кампании и проверять гипотезу на небольшом объёме. Важно убедиться, что связка действительно работает, прежде чем увеличивать бюджет. Попытка масштабировать на раннем этапе почти всегда приводит к тому, что слабая модель просто быстрее начинает давать слабый результат.
Оценивать качество, а не объём трафика. Ключевая ошибка — смотреть на клики и охват. В этой модели важны другие метрики: стоимость лида, конверсия, поведение пользователей и их последующая ценность. Именно они показывают, работает ли подход, а не создаёт ли он просто иллюзию роста за счёт увеличения трафика.
Этот подход нельзя свести к настройке или отдельному инструменту. Это система работы с данными и гипотезами, где результат появляется не за счёт охвата, а за счёт точности.
Поиск остаётся рабочим каналом, но он ограничен объёмом уже сформированного спроса. Рост начинается там, где вы начинаете работать с аудиторией до запроса — на уровне поведения и сигналов, которые этот спрос формируют. В этой логике результат зависит не от настроек, а от данных: какую аудиторию вы даёте системе и как с ней работаете.
Если вы уже упёрлись в потолок масштабирования и не понимаете, где теряется рост — разбор текущих кампаний и системы данных позволяет увидеть это на практике.
