Как реклама в Яндекс Директ помогает увеличить продажи в интернет-магазине

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.

Что именно делали и как настраивали AI-рекламу для клиента:

1. Провели анализ данных и целевой аудитории

   • 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

2. Настроили алгоритмы AI-рекламы

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

   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)

3. Запустили динамическую оптимизацию

   • 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.

4. Мониторинг и ручная корректировка

   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.