Реклама остекления балконов в Яндекс Директе: 127 заявок по 689 ₽
Кейс рекламы остекления балконов в Яндекс Директе: как за месяц получили 127 заявок по 689 ₽ с ручной сборкой кампаний и обученными ИИ-агентами на сопровождении.
Делюсь системой окупаемого маркетинга в нашем канале – забери план перелидоза Запуск рекламы остекления балконов
В июле 2026 года мы запустили Яндекс Директ для компании по остеклению балконов. Задача была обычной для лидгена: получить трафик, заявки и продажи. Мы выстроили весь путь – от исследования и оффера до рекламы, обработки обращений и аналитики.
Точка А: подготовить рекламу и проверить гипотезы на живом трафике
По остеклению балконов у нас уже была готовая нишевая основа. Ее нужно было адаптировать под продукт компании и проверить на реальном спросе. Клики и заявки показывали работу рекламы, статусы из отдела продаж – качество обращений.
Что сделали
1Адаптировали готовую основу под компанию
В нашей системе уже были данные о нише, аудитории и конкурентах. Команда дополнила их информацией из брифа и особенностями продукта. Затем собрала сегменты аудитории, предложения и первые гипотезы для рекламы.
Готовая основа помогла быстрее перейти к запуску. Новые идеи сразу проверяли на живом трафике, а результаты добавляли в базу проекта.
2Собрали кампании и путь заявки
Наши специалисты вручную собрали кампании под поисковые запросы по остеклению балконов. Запросы разделили на близкие группы, для каждой подготовили свои объявления и офферы. Трафик направили в воронку с квалификацией лида.
Одновременно проверяли аудиторию, предложение, объявления, путь обращения и качество заявок. Так сразу видно, на каком этапе проседают показатели и какие варианты стоит отключать.
3Подключили обученных нами ИИ-агентов
Весь маркетинг в проекте выстраивает наша команда. Специалисты принимают решения, руками собирают рекламные кампании и отвечают за запуск. ИИ-агенты помогают быстрее выполнять техническую работу и проверять больше вариантов.
После запуска к работе подключаются 12 агентов. Каждые два часа они проверяют кампании, следят за ставками в аукционе, отключают слабые объявления и запускают новые. Команда контролирует их работу и решает, какие гипотезы развивать дальше.
4Отсекаем мусор до отдела продаж
До отдела продаж заявка проходит четыре фильтра:
- 1Директ получает статусы обработанных лидов.
- 2Настройки и формулировки объявлений отсекают неподходящую аудиторию.
- 3Первый этап убирает спам и случайные обращения.
- 4Второй пропускает менеджеру заявки, которые подходят по услуге.
Мы смотрим шире рекламного кабинета: на аудиторию, оффер, объявления, путь заявки и результат обработки. Так видно, где теряется качество и какую часть связки менять.
От готовой основы до заявки
Данные о нише, аудитории и конкурентах.
Команда собирает объявления и запускает трафик.
Каждые 2 часа проверяют кампании и запускают тесты.
- Статусы лидов в Директе
- Настройки объявлений
- Отсев спама
- Проверка по услуге
Менеджер получает подходящее обращение.
Точка Б: 127 заявок по 689 ₽
127 заявок за июль
За июль 2026 года получили:
Результаты рекламы за месяц
Итоговый вывод
Яндекс Директ принес компании 127 заявок на остекление балконов по 689 ₽.
Кампании собрали специалисты ROMI Monster. После запуска за ними следят обученные нами ИИ-агенты. Статусы из отдела продаж возвращаются в систему, поэтому следующие тесты учитывают реальное качество обращений.
Нужны заявки на остекление балконов или другую услугу для дома? Разберем продукт, спрос и рекламную экономику, затем предложим структуру запуска.
Обсудить проект
скопировано