Рекламодатели через обычный Google
Вместо борьбы с Google Ads API и его ограничениями объявления собираются так же, как видит пользователь — поиском Google по ключевым словам клиента.
← Все кейсы Источник Сбор Извлечение Квалификация
AI · Продажи
AI, который превращает ключевики в готовых лидов
AI-пайплайн, который превращает список ключевых слов в квалифицированных, готовых к звонку лидов в CRM — сам находит компании, собирает контакты, структурирует хаос и оценивает каждого лида, без участия человека в середине.
Проблема
Отдел продаж клиента тратил часы на один и тот же цикл: пробить Google по списку ключевых слов, посмотреть, какие компании там рекламируются, найти их контакты, зайти на сайты за подробностями и оценить — целевой лид или нет. Примерно половина усилий уходила в никуда: нецелевым лид оказывался уже после всей подготовки.
Нужна была машина, которая делает всю эту рутину сама и отдаёт продажам только готовые лиды — с контактами, описанием и пометкой «достоин звонка».
Что я собрал
Шесть независимых этапов от ключевого слова до записи в CRM. Этапы независимы: если что-то упало в середине, перезапускается только этот шаг.
Контакты и обогащение с сайта
Для каждой компании из выдачи собираются телефоны, email и адреса, затем программа заходит на сайт и достаёт описание бизнеса, ключевых людей и продуктовые страницы.
spaCy-структурирование и нормализация
Сниппеты и HTML приходят в диком виде. spaCy дёшево вытягивает сущности — людей, официальные названия компаний, саммари, — а отдельный слой приводит всё к единому виду до передачи дальше.
Оценка через LLM → Zoho
Каждый лид уходит в LLM вместе с критериями клиента: подходит или нет, горячий или холодный, какие зацепки. Оценка вместе с контактами и описанием пишется прямо в Zoho CRM — менеджеру остаётся позвонить.
Что было сложно
- Разнородные источники — сниппеты Google, HTML сайтов, meta-теги — всё в разном виде. Нормализация выросла в отдельный модуль с кучей правил.
- Баланс spaCy ↔ LLM: всё в LLM — дорого и медленно, всё в spaCy — не хватает понимания смысла. Решение — каскад: сначала spaCy достаёт сущности, потом LLM оценивает только то, что требует понимания.
- Промпт-инжиниринг под клиента: критерии квалификации у всех свои, поэтому промпт собирается из пары настроек — меняешь клиента, перенастраиваешь квалификатор без переписывания кода.
Результат
- Продажи получают готовые квалифицированные лиды прямо в Zoho CRM.
- Вся цепочка — от ключевого слова до записи в CRM — работает без ручного вмешательства в середине.
- Менеджеры больше не пробивают каждую компанию руками — только звонят.
Что я вынесВсе кейсы →Каскад spaCy + LLM — сильная связка: быстрые детерминированные инструменты делают то, в чём хороши (структурированное извлечение), а LLM подключается только там, где без контекста не обойтись. Теперь часто использую это разделение в проектах с текстовыми данными.