Магия AI-рекламы, которая принесла клиенту продаж на 3 миллиона рублей за 30 дней

📌 Клиент. Торговый Дом «Строитель» – интернет-магазин строительных и отделочных материалов: https://tdstroitel.ru

📌 Цель. Увеличить конверсию рекламы в интернет-магазине и повысить количество продаж

📌 Решение. Товарная кампания, динамические объявления, смарт-баннеры, ретаргетинг в Яндекс Директ

Интернет-магазин строительных материалов работает как с B2С, так и с B2B-сегментом. Необходимо было повысить продажи.

Как правило, для интернет-магазинов лучше всего работает реклама в товарной галерее, смарт-баннеры и динамические объявления. Решили начать с запуска этих 3 кампаний.

📌Настроили обучение кампаний таким образом, чтобы искусственный интеллект (ИИ) внедрил в рекламу индивидуальные алгоритмы работы, адаптировал стратегии продвижения. Благодаря грамотному дирижированию настроек ИИ-технологий нашим специалистам удалось снизить стоимость лида до 587 рублей.

 ✔️Использовали исторические данные клиента (CRM-системы, Яндекс Метрики) для анализа поведения аудитории: пути конверсии, время активности, предпочтения.

 ✔️Создали портреты аудитории.

 ✔️Сегментировали пользователей по:

 — демографии: возраст, пол, локация;

 — поведению: история покупок, частота посещения сайта;

 — интересам: тематики запросов, взаимодействие с контентом.

 ✔️Выявили ключевые триггеры: определили, какие факторы влияют на конверсию (варианты спецпредложений, отзывы, форматы контента).

 ✔️Подготовили товарный фид.

 ✔️ Настроили цели для отслеживания результата и доообучения нейросетей.

 ✔️Подключили AI-инструменты (наш сервис Ягода, плюс обучили базовые стратегии Яндекс Директа) для усиления рекламы.

 ✔️ В основе нашей AI-рекламы — не одна модель, а экосистема решений, где сочетаются встроенные алгоритмы Яндекс Директ, внешние LLM и собственные разработки. Мы сознательно выбрали не путь «одной универсальной нейросети», а симбиоз технологий, каждая из которых решает свою задачу.

Именно их синергия позволяет добиваться устойчивого роста эффективности рекламы, а не разовых экспериментов с AI.

 ✔️Данные по успешным кампаниям масштабировали. Настроили алгоритмы на оптимизацию по ключевой метрике — стоимость лида. Внедрили динамические объявления, где ИИ персонализировал заголовки, изображения и CTA под каждого пользователя.

 ✔️При этом алгоритмы учитывали:

 — конкуренцию в нише в реальном времени;

 — сезонные колебания спроса;

 — поведенческие паттерны (например, рост мобильного трафика вечером).

 ✔️Провели A/B-тестирование: запустили несколько вариантов кампаний для сравнения эффективности.

В данном случае лучше всего отработала товарная кампания с минимальной стоимостью заказа в 285 руб. и принесла наибольшее число конверсий — 169.

✔️Еще тестировали:

 — разные аудиторные сегменты;

 — вариации креативов (текст, изображения, видео);

 — стратегии ставок (CPC, CPA, ROAS).

✔️И, конечно, вносили корректировки в реальном времени. Тем временем искусственный интеллект:

 — автоматически перераспределял бюджет в пользу каналов с низкой стоимостью лида;

 — отключал неэффективные объявления и ключевые слова, а также площадки;

 — менял ставки для аукционов, где вероятность конверсии была выше.

Система учитывала данные из метрики, колл-трекинга и CRM, чтобы уточнять портрет целевого клиента.

Специалисты отслеживали ключевые метрики:

✍ CPL (Cost Per Lead) — целевой показатель;

✍ CTR (кликабельность) — для оценки интереса аудитории;

✍ Конверсию из клика в лид — анализ качества трафика.

Промпт-инженер корректировал стратегии.

✔️Снижение CPL до 587 рублей (на 35% ниже предыдущих кампаний клиента)

✔️Рост конверсии на 20% от начала запуска к моменту обучения стратегий за счет персонализации объявлений

✔️Увеличение охвата в приоритетных сегментах

Этот подход позволил не только снизить затраты, но и повысить лояльность аудитории за счет релевантной рекламы. В первый месяц рекламы удалось добиться следующих результатов: 222 покупки в интернет-магазине со средним чеком 14 000 рублей.

Главный секрет — симбиоз автоматизации ИИ и экспертного контроля.