B2B-кейс: как мы перезапустили Google Ads на RevOps-логику (и перестали “гнаться за лидами”)

B2B-кейс: как мы перезапустили Google Ads на RevOps-логику (и перестали “гнаться за лидами”)

Компания: производитель промышленного оборудования (B2B, цикл сделки 1–3 месяца)
Задача: сократить стоимость целевого действия и повысить долю лидов, которые доходят до продаж (MQL → SQL → сделка). В исходной системе основной KPI уводил в “количество лидов”: кампании на Search работали по широким коммерческим запросам, но качество заявок не росло, а продажи жаловались на нецелевых.
Решение (что сделали пошагово в Google Ads):
— 1) Пересобрали структуру на воронку RevOps
Разделили кампании не по “типам услуг”, а по роли запросов в воронке:
а) выявление потребности (информационные коммерческие запросы без явного “купить/заказать”)
б) сравнение/выбор поставщика (модель/характеристики + “поставщик/производитель”)
в) намерение “ближе к сделке” (запросы с “КП”, “сроки”, “коммерческое предложение”, “тендер/проект” — где уместно).
Это позволило назначать разные правила ставок и бюджетов под разную “готовность” пользователя.

— 2) Обновили измерения: конверсии только по бизнес-ценности
Оставили формы/звонки как промежуточные сигналы, но фокус перенесли на события, связанные с продажами:
— заявка с подтверждением контактности (например, дозвон/достигнутый контакт по коллтрекингу)
— передача в Sales как SQL (через CRM-импорт/сквозную интеграцию).
Если передача в CRM недоступна в точности на старте — использовали “замещающие” конверсии: дозвон/ответ, заполненные поля “проект/объект”, наличие валидного email.

— 3) Перешли к аудиториям, а не только к ключевым словам
Настроили сегменты:
— посетители ключевых страниц спецификации/подбора (ремаркетинг по спросу)
— люди, которые уже взаимодействовали с формой, но не дошли до SQL (наблюдение/мягкая корректировка)
— look-alike на базе сегмента SQL (если позволяет качество CRM-данных и объем).
Это снизило зависимость от “идеального” подбора ключей и помогло в privacy-first реальности: меньше делаем ставку на last-click, больше — на устойчивые сигналы поведения.

— 4) Перезапустили bidding и правила бюджета
На верхнем уровне использовали автоматизацию ставок под целевые конверсии (там, где данные достаточно стабильны), а на сегментах с плохой качественностью — ограничивали влияние широких запросов минус-словами и сегментацией по intent.
Важно: не “выкидывали” Search полностью — просто перестали давать всей воронке одинаковую цену ошибки.

— 5) Креативы под концепцию, а не под “объем”
Разные группы объявлений привязали к тому, что реально спрашивает клиент на стадии выбора:
— для стадии сравнения: акцент на спецификацию, сроки поставки/производства (без обещаний “как в рекламе”), гарантийные условия
— для стадии запроса КП: что получит клиент (формат документа, сроки ответа, какие вводные нужны).
В 2026-м конкуренция сдвигается в смысл: с AI-креативами легче масштабировать варианты, но выигрывает тот, кто быстрее и точнее попадает в вопрос клиента.

Конкретный результат:
— Доля лидов, дошедших до SQL, выросла на **+22%** (по данным CRM за период теста)
— Стоимость SQL снизилась на **-18%**
— При этом общий объем форм уменьшился на **-9%**, но продажи получили меньше “шума” и быстрее обрабатывали заявки (операционная нагрузка на команду сократилась за счет качества).

Урок для читателя (как применить в вашем Google Ads):
1) Если KPI = только “лиды”, вы не управляете выручкой. Переводите измерения на события ближе к продажам (или хотя бы на верификацию контактности).
2) Структура кампаний должна отражать intent по воронке, а не только каталог услуг.
3) Ремаркетинг и аудитории — это способ удержать эффективность в условиях privacy-first и просадок last-click.
4) Автоматизация ставок работает лучше, когда у нее “чистые” целевые конверсии и сегментация по стадии принятия решения.

— @GoogleAdsRoomPro