Как мы перестроили Google Ads под дорогой B2B-спрос и перестали сливать бюджет на «мусорные» запросы
Клиент — B2B-компания с длинным циклом сделки и дорогим лидом. В Google Ads картина была типичная для 2026 года: объём кликов есть, а выручка не растёт. Причина — ставка на последний клик и попытка добрать верх воронки через широкие поисковые запросы, которые давали много MQL, но мало SQL и почти не влияли на сделки.
Задача была простая на словах и сложная в исполнении: сократить долю нерелевантного спроса, передать в алгоритм не «форму отправили», а качество лида, и при этом не убить объём. Это уже не классическая лидогенерация, а логика RevOps: маркетинг, продажи и customer success должны смотреть на одну выручку, а не на разные отчёты.
Что сделали:
— Пересобрали семантику: разделили запросы по намерению, оставили только коммерчески осмысленные кластеры.
— Убрали часть широких соответствий, где система стабильно ловила информационный трафик и «исследователей рынка».
— Внедрили передачу офлайн-конверсий из CRM в Google Ads: не только отправка формы, но и статусы SQL, встречи, сделки.
— Перевели оптимизацию с цены за лид на более глубокие сигналы качества.
— Проверили вклад каналов через сверку с CRM, а не через last-click.
Результат был не про «взрывной рост», а про качество. Объём лидов стал ниже, зато доля мусорных обращений сократилась, а отдел продаж перестал тратить время на людей без намерения покупать. Главное — алгоритм начал обучаться не на пустых заявках, а на лидах, которые реально доходят до сделки.
Урок для читателя простой: в 2026 году Google Ads в B2B нельзя оптимизировать по первой форме и надеяться на магию. Если не связать рекламу с CRM и не передавать назад данные по выручке, вы почти наверняка будете покупать не клиентов, а активность.
— @GoogleAdsRoomPro
Google Ads практика
@GoogleAdsRoomPro
Как мы перестроили Google Ads под дорогой B2B-спрос и перестали сливать бюджет на «мусорные» запросы
Этот пост опубликован в Telegram-канале Google Ads практика. Подписаться можно по ссылке: @GoogleAdsRoomPro.