900 000
Услуги
Контекстная реклама в Яндексe
Май 2026
В нише ремонта котлов большинство обращений — это просто консультации по телефону: люди хотят узнать, что с котлом и можно ли решить проблему самостоятельно. Без анализа рекламных кампаний по квал.лидам и сделкам ОП превращается в службу поддержки по телефону
Всем привет, я Алексей Афанасьев — маркетолог, руководитель агентства ConversionWay, и в этой статье мы разберём, как мы собрали связку под Яндекс.Директ и начали получать квал.лиды по 971 руб. на обслуживание и ремонт газовых котлов
О клиенте и задаче
Компания: Авторизованный сервисный центр по обслуживанию и монтажу отопительного и климатического оборудования во Владимирской области. В основном занимаются обслуживанием котлов и кондиционеров (в зависимости от сезона)
Специфика:
- Средний чек сделки — от 7 000 ₽
- Ярко выраженная сезонность
- Есть LTV (в среднем один клиент обращается 3-4 раза)
Задачи:
- Оцифровать всю воронку до квал.лидов и сделок (продаж).
- Выйти на стабильные показатели по САС (новым клиентам) до 3000 руб
Результат (для тех кому хочется сразу посмотреть на циферки и лень читать весь кейс):

Итого:
- Стоимость квал лида до 1400 руб.
- Стоимость сделки (продажи) до 2450 руб.
Проблема №1: Сайт не готов к трафику
Когда пользователь ищет услугу ремонта котла, скорее всего он уже замерзает от холода, у него нет времени разбираться, что именно предлагает компания. Он открывает сайт и за несколько секунд пытается понять:
- Вы вообще занимаетесь ремонтом котлов
- Можете ли помочь именно с моей проблемой и можно ли вам доверять
С текущей посадочной это читалось плохо: первый экран был слишком общим и не отвечал на главный вопрос пользователя - “а здесь мне котел помогут починить?”

Проблема №2: Нет сегментации целевой аудитории
В этой нише пользователи ищут по-разному. Кто-то использует поисковый запрос “ремонт котла”, кто-то ищет ремонт конкретного бренда “ремонт baxi”, кто-то ищет ошибку, которая появилась на дисплее, кто-то ищет мастера в конкретном городе, а кто-то — обслуживание или монтаж. Если использовать всю это семантику в рамках одной группы или кампании, то мы столкнемся с снижением релевантности, на каждом этапе воронки и как следствие снижением конверсии. Именно это мы увидели при аудите рекламных кампаний.
Проблема №3: Нет аналитики как по лидам, так и по продажам
- Лиды в проекте определялись по автоматическим целям, которые обычно значительно завышают реальные значения
- Аналитика по квал.лидам и сделкам полностью отсутствовала
1. Сначала разобрали саму логику спроса, в нише ремонта котлов и кондиционеров пользовательский запрос почти никогда не ограничивается одной формулировкой:

Собрали mind-карту из 396 масок* фраз (целевые / околоцелевые / информационные).

*Маска — максимально общая ключевая фраза, которая используется для дальнейшего парсинга и сбора вложенных ключевых фраз

По итогу парсинга и кластеризации мы получили более 90 групп (в каждой из которых от 3 до 60 ключевых фраз). Подобная структура и общая частотность групп в дальнейшем позволила понять, а какие посадочные страницы необходимо прорабатывать

2. Под каждый сегмент сделали свои посадочные
Опираясь на кластеризацию и частотность групп подготовили отдельные страницы под каждый сегмент. Логика здесь простая: если человек ищет конкретную проблему, он должен попадать не на абстрактный “ремонт котлов”, а на страницу, где сразу узнает свою ситуацию.
Примеры прототипов первого экрана в зависимости от сегмента:
— Общий сегмент под ГЕО:

— Сегмент по ремонту конкретного котла (например: ремонт котлов baxi):

— Сегмент по дополнительной услуге (промывка систем отопления):

Всего было подготовлено порядка 30 дополнительных посадок, в которых мы показываем максимально релевантный первый экран поисковому запросу и используем те УТП / триггеры, которые реально могут быть полезны потенциальному клиенту.
Пример дизайн-макета:

3. Настройка аналитики по лидам, квал.лидам и продажам
Это, пожалуй, был самый важный этап всей работы
При изначальном аудите мы столкнулись с тем, что аналитика не настроена, работают только автоматические цели, которые завышают реальные данные по лидам, а также легко эмулируются ботами. Именно поэтому автоматические цели нельзя использовать для обучения рекламных кампаний, так как по ним высокий шанс попасть в нецелевой слой (фрод).
Сперва мы подготовили структуру целей, как макро, так и микро, которые потребуются для обучения рекламных кампаний и отслеживания всех этапов воронки:

Подобная mind-карта полезна, так как при передаче проекта от специалиста к специалисту, внутри агентства, не будет проблем с пониманием когда были созданы цели (с какой даты по ним можно отслеживать аналитику) и при каких условиях они срабатывают
После проработки mind-карту настроили все необходимые цели через GTM:

По итогу:
- Настроили цели для отслеживания не только лидов, но и квал.лидов / продаж
- Настроили микро-цели для использования в обучение рекламных кампаний на автоматических стратегиях
Получили в сентябре рекордны показатели, не только по лидам, но и по выручке из Яндекс.Директ
![]()