Игорь Градов
Игорь Градов
5 мин
ai

Google учит рекламу на закрытых сделках: генерация лидов больше не зависит от первого клика

Автор Дзена или маркетолог, который льёт рекламу в Google Ads на B2B-продукт, знает главную боль: цикл сделки длинный, клиент не заполняет форму при первом касании, а рекламный кабинет считает конверсией только заявку, и в итоге генерация лидов превращается в лотерею без внятного ROI.

Google учит рекламу на закрытых сделках: генерация лидов больше не зависит от первого клика
Почему это важно

Google выкатил три обновления, которые впервые позволяют обучать рекламные алгоритмы не на заявках, а на реальных закрытых сделках, даже если между кликом и оплатой прошли месяцы.

На живом эфире Ads Decoded, записанном на конференции Rethink ROI в Нью-Йорке, старший продуктовый менеджер Google Стивен Чанг, продуктовый менеджер Наталья Бём и Джинни Марвин из рекламного подразделения Google разобрали, как выстроить кампании для генерации лидов, которые ориентируются на выручку, а не на клики. Ниже, конкретные шаги, адаптированные под российские реалии.

Что понадобится?

  • Google Ads с доступом к настройкам конверсий и стратегий назначения ставок
  • CRM-система, из которой вы можете выгружать статусы сделок (Bitrix24, amoCRM или аналоги)
  • Google Data Manager, расширенный инструмент для централизации данных первой стороны (first-party data, то есть данные, которые вы собрали сами: email, телефон, статус сделки)
  • Около 2-3 часов на первичную настройку и от 2 недель на накопление данных для обучения алгоритма

Пошаговая инструкция

  1. Соберите «силу данных» (data strength). Выгрузите из CRM не только заявки, но и промежуточные этапы воронки: квалифицированный лид, отправленное коммерческое предложение, закрытая сделка. Без этих этапов алгоритм Google не видит разницы между случайным кликом и будущим покупателем.

  2. Централизуйте данные через Data Manager. Google расширил Data Manager, теперь туда можно подключить несколько источников первой стороны одновременно. Загрузите хешированные email-адреса и статусы сделок из CRM. Для российского B2B это критично: клиент может оставить заявку в марте, а оплатить в июне, и без связки CRM с рекламным кабинетом эта цепочка рвётся.

  3. Подключите пилот lead intent scoring. Новый пилотный инструмент оценки намерения лида (lead intent scoring, то есть автоматическая оценка того, насколько вероятно, что конкретный лид дойдёт до покупки) позволяет расставить приоритеты среди входящих лидов. Алгоритм получает сигналы из ваших данных и ранжирует лидов по вероятности закрытия сделки.

  4. Настройте journey-aware bidding. Это стратегия назначения ставок, которая учитывает длинный путь клиента (journey-aware bidding, буквально «ставки с учётом пути клиента»). Вместо того чтобы оптимизироваться на последний клик перед заявкой, Smart Bidding (автоматические ставки Google) обучается на отложенных продажах. Укажите в настройках конверсий финальное событие «закрытая сделка» и задайте окно конверсии, покрывающее ваш реальный цикл.

  5. Дождитесь обучения и проверьте. Алгоритму нужно минимум 2-4 недели и несколько десятков конверсий, чтобы начать корректно оптимизировать ставки. Не меняйте стратегию в первые дни, дайте системе набрать статистику.

Как это применить

Допустим, вы продаёте B2B-сервис с циклом сделки 3 месяца. Раньше Google Ads видел только заявку на сайте и оптимизировался на неё. Вы загружаете в Data Manager выгрузку из amoCRM с тремя статусами: «заявка», «КП отправлено», «оплата». Включаете journey-aware bidding с окном конверсии 90 дней. Через месяц алгоритм начинает отсекать аудиторию, которая оставляет заявки, но никогда не покупает, и перераспределяет бюджет на сегменты, похожие на реальных покупателей. Lead intent scoring дополнительно ранжирует входящие лиды, и отдел продаж звонит сначала тем, у кого балл выше.

Частые ошибки
  • Загружать только заявки без статусов сделок. Без информации о том, кто реально купил, алгоритм оптимизируется на «мусорные» лиды и генерация лидов даёт объём без качества.
  • Менять стратегию ставок раньше чем через две недели. Smart Bidding в фазе обучения показывает нестабильные результаты, и паника приводит к сбросу накопленных данных.
  • Игнорировать хеширование данных. При загрузке email-адресов и телефонов в Data Manager данные должны быть хешированы (зашифрованы в одну сторону). Загрузка в открытом виде нарушает политики Google и законы о персональных данных, включая российский 152-ФЗ.
  • Ставить слишком короткое окно конверсии. Если ваш цикл сделки 90 дней, а окно в Google Ads стоит 30 дней, система просто не увидит большинство продаж.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Маркетологу в B2B. Проверьте, передаёт ли ваша CRM в Google Ads статусы дальше заявки. Если нет, это первый шаг, без него все три новых инструмента бесполезны.

Автору Дзена, который продвигает услуги. Если вы ведёте рекламу на свои консультации или курсы и цикл покупки больше недели, настройка journey-aware bidding даст алгоритму понять, какие читатели в итоге платят, а не просто кликают.

Предпринимателю в РФ. Google Ads в России работает с ограничениями, но для тех, кто продаёт на рынки СНГ или ведёт экспортный B2B, описанная связка актуальна. Для внутреннего рынка похожую логику оффлайн-конверсий поддерживает Яндекс Директ: загрузка данных о сделках из CRM и оптимизация на них, принцип тот же.

Мнение редакции dzen.guru

Главная ценность этих обновлений не в отдельных фичах, а в сдвиге логики: рекламная система наконец учится считать деньги клиента, а не свои метрики. По моим наблюдениям, российские B2B-команды чаще всего спотыкаются именно на стыке CRM и рекламного кабинета: данные есть, но никто не настроил передачу статусов. Если вы сделаете только один шаг из всей инструкции, пусть это будет выгрузка закрытых сделок в рекламную платформу. Честная оговорка: lead intent scoring пока в пилоте, доступ ограничен, и для аккаунтов с малым объёмом конверсий он может работать нестабильно.

Генерация лидов в B2B перестаёт быть вопросом количества заявок. Кто первым свяжет рекламный кабинет с реальной выручкой из CRM, тот перестанет платить за клики, которые никогда не превращаются в деньги.

Попробуйте AI-инструменты dzen.guru

Настройте промпты для анализа лидов и автоматизации контента с помощью наших инструментов

Попробовать бесплатно
Поделиться:TelegramVK
Игорь Градов
Игорь Градов

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».

Комментарии

Читайте также

ai

Jina AI выпустила OCR-нейросеть на 3,4 млрд параметров: 2,57 страницы в секунду на одном GPU

Jina AI выпустила jina-ocr-v1, модель для распознавания документов с 3,4 миллиарда параметров, которая на одном бюджетном GPU превращает PDF, сканы и таблицы в…

5 мин
Лучшие ноутбуки для машинного обучения: почему ML-разработчик ушёл с MacBook на Linux
ai

Лучшие ноутбуки для машинного обучения: почему ML-разработчик ушёл с MacBook на Linux

Почему это важно Автор с реальным опытом миграции с MacBook на Linux и x86 разбирает, почему CUDA и совместимость с Linux перевешивают удобство macOS, и…

6 мин
Шведский стартап создал дрон с ИИ без облака: НАТО уже тестирует технологию
ai

Шведский стартап создал дрон с ИИ без облака: НАТО уже тестирует технологию

Компания Scaleout Systems, выросшая из шведского университетского проекта, в 2025 году вошла в акселератор NATO DIANA с решением, которое позволяет небольшим…

4 мин