Nike и «тёплые» lead-формы: как LinkedIn Ads из узнаваемости сделали конвейер MQL без агрессивной лидогенераци

Nike и «тёплые» lead-формы: как LinkedIn Ads из узнаваемости сделали конвейер MQL без агрессивной лидогенерации

Контекст
В 2026 маркетинг B2B снова держится на выручке, а не на количестве лидов. Чистая лидогенерация (MQL-воронки ради лидов) всё чаще упирается в качество данных, а last-click атрибуция “плывёт” на privacy-first моделях (серверная атрибуция, MMM, incrementality). Параллельно растёт влияние Zero-click (потребитель видит ответ в AI-overviews и не идёт в лендинг).

Nike (как бренд с сильной репутацией и большим числом касаний в премиальном сегменте) столкнулся с типичной проблемой: обращения от целевой аудитории в B2B-разделах были, но распределение по этапам воронки было неустойчивым. Часть трафика “глоталась” awareness, но продажи/пилоты начинались с позднего этапа, когда в игру вступали SDR/продажи.

Задача
Сделать LinkedIn Ads не просто каналом охвата, а управляемым источником qualified-лидов для команд продаж и партнёрств. Требования со стороны RevOps (общая ответственность маркетинга-сейлз-кс-поддержки за выручку):
— снизить долю “пустых” форм (люди с невнятными ролями/нулевыми триггерами);
— поднять долю конверсий в SQL (sales qualified) в пересчёте на лид;
— удержать стоимость лида (CPL), но при этом улучшить качество (не компенсировать объёмом).

Решение
1) Сегментация “по готовности”, а не по интересам
Вместо единой кампании под “всё для всех” команда сделала 3 уровня:
— Level 1: Lookalike и интересы на уровне категорий (узнаваемость + прогрев).
— Level 2: посетители материалов (engaged audience): тех, кто взаимодействовал с контентом (видеоролики, статьи, вебинары, документы).
— Level 3: аккаунты-стартёры (account list): компании с признаками релевантности (по отрасли, размеру команды, наличию спорт/производственных направлений, логике закупок).

Ключ: Level 3 получал отдельный оффер и отдельную форму. Это уменьшает трение “поздних” пользователей — и даёт более чистую атрибуцию интенции.

2) Lead-формы с полями “под скоринг”, а не “под фантазию”
Форма была не просто удобной. В ней заложили переменные для скоринга, чтобы sales потом действительно мог классифицировать лид. Добавили:
— роль/функция (чтобы исключить нерелевантных — например, HR без влияния на закупки партнёрств);
— тип потребности (выбор из 4 вариантов, без свободного текста);
— “срок принятия решения” (диапазон: 0–3 мес / 3–6 / 6–12 / позже);
— корпоративная почта (встроенная валидация домена);
— чекбокс согласия на контакт (privacy-first дисциплина).

Важно: свободный текст почти убрали. В 2026 это особенно критично — модели и фильтры работают хуже, если входной сигнал размыт.

3) Два оффера — под разные “смыслы” входа
— Для Level 1 (прогрев) — запрос на “материал для оценки”: руководство по партнёрской модели/кейсам по применению в корпоративных программах (не прямой коммерческий контакт).
— Для Level 2–3 — запрос “демо/консультация”: но формулировка оффера завязана на конкретный этап (“проверим совместимость по вашему профилю” / “подготовим пакет предложений под отраслевую задачу”).

Смысл: конверсия в лид перестаёт быть “игрой в клик” и начинает совпадать с тем, что продажам реально нужно на next step.

4) Мульти-раскладка объявлений: концепция побеждает исполнение
Креативы делали пакетом (для AI-генерации это особенно удобно): 6–8 вариаций под один тезис — “партнёрство под бизнес-задачу”, меняли:
— заголовок под роль (закупки/маркетинг/HR-инициатор/операционный владелец);
— визуальный акцент (сеты из корпоративных сценариев);
— CTA (не “получить предложение”, а “оценить совместимость / запросить пакет”).
Так команда экономила на производстве, но удерживала контроль над сообщением: одинаковый смысл → меньше хаоса в воронке.

5) Инкрементальность в измерении, а не “на веру”
Чтобы доказать, что работает именно LinkedIn Ads, включили схему с инкрементальностью:
— сравнение конверсий по когортам аккаунтов (учёт пересечений с другими каналами);
— отдельная проверка влияния на SQL (а не только на CPL/CTR);
— контроль качества данных CRM (дубликаты, матчинг доменов, корректность стат

— @LinkedInAdsRuPro