В январе 2026 года к нам обратился интернет-магазин бытовой электроники из Екатеринбурга. Годовой оборот — около 180 млн рублей, ассортимент — 4 200 позиций (смартфоны, ноутбуки, аксессуары, умный дом). Рекламный бюджет составлял 650 000 рублей в месяц, распределённый между Яндекс.Директом и Google Ads. Проблема была простой и болезненной: стоимость заявки достигла 2 800 рублей, а маржинальность падала третий квартал подряд.

Через 6 недель работы ИИ стоимость заявки составила 920 рублей. Вот как это произошло.

Что мы увидели на старте: аудит рекламных кампаний

Первый шаг — полный аудит. ИИ-система проанализировала все рекламные кампании, ключевые слова, тексты объявлений, посадочные страницы и воронку конверсии. Результаты были показательными.

Структура кампаний

Магазин вёл 12 кампаний в Яндекс.Директе и 8 в Google Ads. Структура формировалась стихийно на протяжении двух лет: кампании дублировали друг друга, группы объявлений содержали по 40–60 ключевых слов без чёткой логики. ИИ выявил, что 23% бюджета уходило на внутреннюю конкуренцию — кампании одного и того же магазина бились между собой на аукционе за одни и те же запросы.

Ключевые слова

В аккаунте было 3 400 активных ключевых слов. Из них:

  • 1 200 не принесли ни одной конверсии за последние 90 дней, но продолжали расходовать бюджет.
  • 340 были слишком общими («купить телефон», «ноутбук цена») с CPA выше 5 000 рублей.
  • Минус-слова не обновлялись 8 месяцев. Запросы вроде «ремонт ноутбука» и «б/у смартфон» стабильно съедали бюджет.

Тексты объявлений

Все объявления были написаны по одному шаблону два года назад. CTR в поиске составлял 3,2% при среднем по нише 5,8%. Расширения объявлений использовались частично: быстрые ссылки были, но уточнения и структурированные описания отсутствовали.

Посадочные страницы

Все кампании вели на главную страницу или общие разделы каталога. Пользователь, кликнувший по запросу «купить iPhone 16 Pro Max 256 ГБ», попадал на страницу категории «Смартфоны» с 280 товарами. Конверсия посадочных — 1,1%.

Итого на старте: CPA 2 800 руб., CTR 3,2%, конверсия сайта 1,1%, ROAS 2,8x. При маржинальности 22% реклама работала практически в ноль.

Что изменил ИИ: пошаговый план

Шаг 1. Реструктуризация кампаний

ИИ полностью перестроил архитектуру аккаунтов. Вместо 20 хаотичных кампаний появилась чёткая структура:

  • Брендовые кампании — запросы с названием магазина (самый дешёвый трафик, CPA 180 руб.).
  • Категорийные кампании — по основным категориям товаров, каждая со своим бюджетом и целевым CPA.
  • Товарные кампании — конкретные модели с высоким спросом, ведущие на карточки товара.
  • Кампании ретаргетинга — возврат пользователей, бросивших корзину или просмотревших более 3 товаров.

Внутренняя конкуренция была полностью устранена через минус-слова между кампаниями и приоритизацию.

Шаг 2. Чистка и расширение семантики

ИИ отключил все 1 200 неконверсионных ключевых слов и 340 слишком общих запросов. Высвободившийся бюджет — около 185 000 рублей в месяц — был перенаправлен на работающие фразы.

Параллельно система сгенерировала 860 новых ключевых фраз: длиннохвостовые запросы с высоким intent («купить xiaomi redmi note 14 pro 8/256 в екатеринбурге с доставкой»). Такие запросы имеют низкую конкуренцию и CPC на 40–60% ниже общих фраз.

Список минус-слов был расширен с 120 до 740 позиций. ИИ проанализировал все поисковые запросы за год и нашёл паттерны нецелевого трафика.

Шаг 3. Генерация новых объявлений

ИИ создал 180 вариантов текстов объявлений с учётом ключевых слов, УТП магазина и конкурентного окружения. Каждая группа получила 3–4 варианта заголовков и 2–3 варианта описаний для A/B-тестирования. Были добавлены все доступные расширения: уточнения, структурированные описания, цены, промоакции.

Отдельный акцент — динамическая подстановка. Для товарных кампаний заголовки автоматически включали название модели, цену и наличие, обновляясь ежедневно по данным из каталога.

Шаг 4. Умный биддинг с внешними данными

Вместо стандартного Smart Bidding ИИ применил гибридную стратегию. На уровне аукциона остались автоматические ставки Google и Яндекса, но целевые показатели (target CPA) ИИ корректировал каждые 4 часа на основе:

  • Реальных продаж из CRM (не просто заявок на сайте, а оплаченных заказов).
  • Остатков на складе — товары с остатком менее 3 штук получали сниженные ставки.
  • Активности конкурентов — когда основной конкурент отключал рекламу по вечерам, ИИ снижал ставки на 25%.
  • Кросс-платформенной эффективности — бюджет перетекал из Google в Яндекс и обратно в зависимости от текущего CPA.

Результаты по неделям

Неделя 1: запуск и адаптация

Первые 7 дней — период адаптации. CPA даже немного вырос до 3 100 рублей, что ожидаемо: новые кампании только начали собирать статистику, алгоритмы обучались. CTR уже подрос до 4,1% благодаря новым текстам объявлений.

Неделя 2: первые улучшения

CPA снизился до 2 200 рублей. Основной вклад — отключение нецелевых ключевых слов и устранение внутренней конкуренции. Конверсия сайта выросла до 1,6% за счёт более точных посадочных страниц. Количество заявок увеличилось на 18% при том же бюджете.

Неделя 3: масштабирование

CPA — 1 750 рублей. Длиннохвостовые запросы начали набирать обороты, показывая CPA в 3 раза ниже, чем общие фразы. ИИ перераспределил 30% бюджета с категорийных кампаний на товарные, где конверсия была выше. CTR достиг 5,4%.

Неделя 4: прорыв

CPA упал до 1 280 рублей. Ключевой фактор — ретаргетинговые кампании вышли на рабочую частоту. Пользователи, которые раньше уходили без покупки, стали возвращаться. Конверсия ретаргетинга составила 4,8% при CPA всего 420 рублей. ИИ увеличил долю ретаргетинга в бюджете до 20%.

Неделя 5: тонкая настройка

CPA — 1 050 рублей. ИИ завершил A/B-тесты объявлений и отключил слабые варианты. Лучшие тексты показывали CTR до 7,2%. Система начала учитывать данные из CRM о повторных покупках и корректировать ставки для сегментов с высоким LTV.

Неделя 6: стабилизация

CPA стабилизировался на уровне 920 рублей. Все кампании вышли на целевые показатели. Общий CTR — 6,1%, конверсия сайта — 2,7%, ROAS — 8,4x.

Итоговые метрики: до и после

Сводная таблица результатов за шесть недель работы ИИ:

  • CPA: 2 800 руб. → 920 руб. (снижение на 67%)
  • CTR: 3,2% → 6,1% (рост на 91%)
  • Средний CPC: 32 руб. → 24 руб. (снижение на 25%)
  • Конверсия сайта: 1,1% → 2,7% (рост в 2,5 раза)
  • Количество заявок: 232 шт./мес. → 707 шт./мес. (рост в 3 раза)
  • ROAS: 2,8x → 8,4x (рост в 3 раза)
  • Бюджет: 650 000 руб./мес. (без изменений)
При том же рекламном бюджете магазин получил втрое больше заявок по втрое меньшей цене. Выручка с рекламного канала выросла с 1,82 млн до 5,46 млн рублей в месяц.

Что сработало лучше всего

Если выделить три фактора, давших наибольший эффект:

  1. Устранение внутренней конкуренции — дало мгновенную экономию 23% бюджета без потери трафика. Это самый быстрый и простой способ снизить CPA в запущенных аккаунтах.
  2. Переход на длиннохвостовые запросы — CPC ниже, конверсия выше, intent очевиднее. ИИ нашёл 860 таких фраз, которые человек собирал бы неделями.
  3. Кросс-платформенное перераспределение бюджета — динамический переброс денег между Google и Яндексом в зависимости от текущей эффективности дал дополнительное снижение CPA на 15–18%.

Чему учит этот кейс

Ситуация этого магазина не уникальна. По нашему опыту, 70% рекламных аккаунтов с ручным управлением имеют аналогичные проблемы: раздутая семантика, хаотичная структура, устаревшие тексты, отсутствие кросс-платформенной оптимизации.

Человек-специалист мог бы добиться похожих результатов, но за другие сроки. Ручной аудит 3 400 ключевых слов и анализ поисковых запросов за год — это минимум 2 недели работы. Генерация и тестирование 180 вариантов объявлений — ещё месяц. Ежедневная корректировка ставок на основе данных CRM, склада и конкурентов — задача, которая физически требует 3–4 часа в день.

ИИ сделал всё это за 6 недель, причём большую часть — автоматически, в режиме 24/7. И продолжает оптимизировать: на момент публикации этого кейса CPA магазина снизился ещё на 8% и составляет 847 рублей.

Главный вывод: проблема большинства рекламных кампаний — не маленький бюджет, а неэффективное его использование. Часто те же деньги могут приносить в 2–3 раза больше результата, если убрать потери и добавить умную оптимизацию.