Компании могут вкладывать в рекламу сотни тысяч или миллионы рублей в месяц, получать стабильный поток заявок и при этом не видеть сопоставимого роста выручки. На уровне рекламных кабинетов всё выглядит нормально: трафик есть, лиды поступают, стоимость заявки остаётся в допустимых пределах. Проблемы возникают дальше по воронке.
Часть обращений остаётся без ответа, данные в CRM заполняются не полностью, некоторая доля трафика оказывается нецелевой, а отдельные сделки теряют связь с источником привлечения. В результате бизнесу становится всё сложнее понять, какие каналы действительно приносят деньги, а какие — только создают видимость эффективности.
Сквозная аналитика помогает собрать путь клиента в единую цепочку и увидеть такие разрывы. Но по мере роста количества каналов, кампаний и данных возникает новая проблема: объём информации становится слишком большим для ручного анализа.
Поэтому сегодня компаниям уже недостаточно просто собирать данные. Нужно быстро понимать, где именно теряются клиенты, какие кампании начинают проседать и что влияет на продажи. Именно для этого в аналитику всё чаще добавляют ИИ-инструменты. В экосистеме «Яндекса» для этого используются решения на базе YandexGPT, а в Roistat — AI-отчёт, «Ассистент» и другие сервисы автоматического анализа.
Почему аналитика усложняется в эпоху ИИ-поиска
В последние годы маркетинговая аналитика заметно усложнилась. Пользователи всё чаще получают ответы прямо в поиске через «Яндекс Нейро» и AI Overviews в Google, не переходя на сайты. По данным Ahrefs, AI Overviews могут снижать CTR первого органического результата на 58%. Поэтому бизнесу уже недостаточно следить только за позициями и объёмом трафика. Важно понимать, какие каналы действительно приводят клиентов и выручку, а также создавать контент, который нейросети используют при подготовке ответов.
Параллельно развиваются и сами инструменты аналитики. Через YandexGPT API и «Яндекс Диалоги» компании могут автоматизировать первичную обработку обращений, а обновлённый API офлайн-конверсий позволяет передавать в «Яндекс Метрику» данные о реальных продажах спустя недели или месяцы после первого контакта с клиентом. В результате рекламные алгоритмы начинают учитывать не только заявки, но и фактическую выручку.
Однако даже при наличии всех этих инструментов бизнес продолжает терять деньги в одних и тех же точках.
Во-первых, часть заявок остаётся без ответа или обрабатывается слишком поздно. В CRM появляются неполные карточки сделок без указания источника обращения или других важных данных. В статистику попадает фродовый и нецелевой трафик, который расходует рекламный бюджет и искажает аналитику. Дополнительные сложности возникают там, где клиент проходит длинный путь: сначала видит рекламу, затем звонит, приезжает в офис и только потом совершает покупку. Если данные между рекламой, звонками и CRM не связаны между собой — часть этого пути оказывается потеряна.
Ещё одна распространённая ошибка — атрибуция только по последнему касанию. В этом случае SEO, контент-маркетинг и другие каналы, которые влияют на решение о покупке, но не участвуют в последнем шаге, получают меньше ценности, чем создают на самом деле.
Как ИИ и Roistat работают вместе
Такая система состоит из нескольких инструментов, каждый из которых отвечает за свой участок работы: одни собирают данные, другие анализируют коммуникации с клиентами, третьи помогают быстрее замечать проблемы в рекламе и продажах.
- Чат-бот на базе YandexGPT: первичная квалификация заявок
Чат-бот принимает обращения в любое время суток, уточняет детали запроса и собирает информацию, необходимую для дальнейшей работы менеджера: бюджет, сроки, регион, интересующий продукт или услугу.
Собранные данные передаются в CRM через интеграцию с «Битрикс24» или amoCRM. Одновременно фиксируются данные о рекламном источнике, UTM-метках и параметрах обращения. Благодаря этому Roistat может связать заявку с конкретным каналом привлечения и сохранить полную историю взаимодействия с клиентом.
В результате менеджер получает уже квалифицированный лид, а компания сокращает время реакции на обращения и снижает риск потерять клиента на первом этапе воронки. Сценарий настраивается один раз через конструкторы на базе YandexGPT API — без разработки с нуля.
- «Речевая аналитика» Roistat: анализ звонков без ручного прослушивания
После обращения клиента в работу вступает «Речевая аналитика». Сервис автоматически расшифровывает разговоры и анализирует их по заданным сценариям.
Система фиксирует упоминания ключевых тем, причины отказов, отклонения от скриптов, жалобы клиентов и другие события, которые влияют на продажи. Дополнительно можно отслеживать динамику разговора, качество работы менеджеров и типовые возражения клиентов.
На практике это позволяет автоматически классифицировать звонки, быстрее находить слабые места в работе отдела продаж и выявлять закономерности, которые сложно заметить при выборочном прослушивании записей.
- AI-отчёт и «Ассистент»: поиск проблем в данных
Когда данные из рекламы, CRM и коллтрекинга уже собраны в одном месте, появляется другая проблема: их становится слишком много для ручного анализа.
AI-отчёт анализирует показатели аналитики и помогает выявлять сильные и слабые сегменты: каналы, кампании или группы объявлений, которые влияют на итоговый результат.
Ассистент работает в фоновом режиме и отправляет рекомендации и уведомления в центр уведомлений проекта. Он сообщает о важных изменениях в показателях — например, росте стоимости лида, снижении эффективности кампаний или изменениях конверсии.
В итоге маркетологу не приходится вручную искать проблемы в десятках отчётов.
- «Яндекс Метрика» и коллтрекинг: данные о пути клиента
Одна из самых распространённых ошибок при анализе маркетинга — учитывать только заявки из форм и не обращать внимания на поведение пользователей на сайте и звонки. В результате часть данных о пути клиента теряется, а оценка эффективности каналов оказывается неполной.
Чтобы видеть картину целиком, важно объединить данные о действиях пользователей на сайте и обращениях по телефону. «Яндекс Метрика» помогает анализировать поведение посетителей с помощью таких инструментов, как «Вебвизор» и «Карта кликов», а коллтрекинг Roistat связывает звонки с рекламными источниками, кампаниями и ключевыми словами.
В результате становится понятно не только откуда пришёл клиент, но и какие действия он совершал до обращения. Это помогает точнее оценивать эффективность рекламы и находить проблемные места в воронке.
- «Сквозная аналитика» и «Радар»: контроль ключевых показателей
Все данные собираются в Roistat и доступны в едином интерфейсе.
«Сквозная аналитика» позволяет оценивать эффективность рекламы в разрезе каналов, кампаний, ключевых слов и менеджеров. С её помощью можно отслеживать путь клиента от первого касания до сделки, анализировать выручку, конверсию, LTV и вклад каждого источника в продажи.
«Радар» автоматически контролирует ключевые показатели и уведомляет о важных изменениях. Например, если выросла стоимость лида, снизилась конверсия или начал проседать отдельный канал. Уведомления можно получать в мессенджерах, по СМС и другим удобным каналам связи.
- CRM как источник данных о продажах
В этой связке CRM становится не просто хранилищем сделок, а частью единой системы аналитики.
Roistat получает данные из CRM, а также из рекламных каналов и сайта. Все данные система сопоставляет между собой и собирает в единую цепочку взаимодействий клиента. Это позволяет увидеть полный путь клиента — от первого касания до сделки и оценивать эффективность рекламы не по количеству заявок, а по фактическим продажам и выручке.
Роль каждого инструмента в единой системе аналитики
| Инструмент | Основная задача | Результат для бизнеса |
| «Яндекс Метрика» | Фиксировать действия пользователя на сайте | Данные о поведении на сайте и онлайн-конверсиях |
| «Коллтрекинг» Roistat | Связывать звонки с рекламными источниками | Понимание, из какой рекламы приходят звонки |
| Чат-бот на базе YandexGPT | Автоматизировать первичную обработку и квалификацию заявок | Быстрая обработка обращений и передача данных в CRM |
| «Речевая аналитика» Roistat | Расшифровывать и анализировать разговоры с клиентами | Контроль качества продаж и выявление причин отказов |
| AI-отчёт Roistat | Анализировать данные и находить точки роста | Выявление проблемных сегментов и аномалий в аналитике |
| «Ассистент» Roistat | Отслеживать изменения показателей и кампаний | Автоматические рекомендации по работе с рекламой и продажами |
| «Сквозная аналитика» + дашборды Roistat | Объединять данные из маркетинга и продаж и визулизировать их в удобных отчётах | Единая картина эффективности каналов, кампаний и воронки продаж |
| Радар Roistat | Контролировать отклонения ключевых метрик | Оперативные уведомления о проблемах и изменениях показателей |
| «Битрикс24» / amoCRM | Хранить и обрабатывать данные по сделкам | Связь маркетинговых данных с продажами и выручкой |
| «Яндекс Директ» + «Оптимизатор рекламы» | Передавать данные о продажах в рекламную систему | Оптимизация рекламы с учётом реальной выручки |
Пошаговая схема внедрения
Этап 1. Объедините данные из рекламы, сайта и CRM
Первый шаг — собрать информацию из «Яндекс Метрики», «Яндекс Директа», CRM и других источников в единую систему аналитики. На начальной стадии важно настроить передачу рекламных расходов, заявок, звонков и статусов сделок.
Для этого подключите к Roistat «Яндекс Метрику» и «Яндекс Директ», настройте передачу целей и расходов, а также проверьте корректность UTM-разметки.
Отдельное внимание стоит уделить интеграции с CRM. Данные о заявках, звонках и сделках должны передаваться без потерь, чтобы система могла корректно связывать маркетинговые активности с реальными продажами.
Результат: каждая заявка привязана к источнику привлечения, а путь клиента отслеживается от первого касания до сделки и выручки.
Этап 2. Подключите коллтрекинг и речевую аналитику
После настройки базовой аналитики важно связать звонки с рекламными источниками и получить данные о качестве работы отдела продаж.
Коллтрекинг помогает определить, какая реклама привела обращение, а речевая аналитика автоматически расшифровывает разговоры, фиксирует причины отказов, возражения клиентов и нарушения скриптов.
Подключите коллтрекинг и настройте динамический показ номеров на сайте, чтобы каждый звонок можно было связать с конкретным рекламным источником. Данные о звонке — источник, рекламная кампания, ключевое слово и запись разговора — должны автоматически передаваться в CRM и сохраняться в карточке сделки.
Затем подключите речевую аналитику и настройте словари под свои задачи. Обычно компании отслеживают упоминания цены, запросы скидок, типовые возражения, причины отказов и отклонения от скрипта. Дополнительно стоит заранее определить категории звонков: например, целевой лид, повторное обращение, жалоба или запрос коммерческого предложения.
После этого результаты анализа можно автоматически передавать в CRM и отчёты Roistat. Система будет самостоятельно присваивать звонкам теги, фиксировать причины отказов и собирать статистику по работе менеджеров.
Результат: каждый звонок становится частью сквозной аналитики, а оценивать качество работы отдела продаж можно по данным всей воронки, а не по отдельным прослушанным разговорам.
Этап 3. Анализируйте коммуникации
После того как звонки и переписки начали автоматически связываться с источниками трафика, лидами и сделками, можно переходить к анализу качества коммуникаций.
На этом этапе важно смотреть не отдельные разговоры, а общую картину: какие источники приводят более качественные обращения, на каких этапах воронки чаще всего теряются клиенты и какие подходы менеджеров лучше конвертируются в продажи.
«Речевая аналитика» и «Аналитика чатов» Roistat помогают оценивать коммуникации в разрезе менеджеров, каналов и типов обращений. С их помощью можно выявлять типовые причины отказов, частые возражения клиентов, нарушения скриптов и другие факторы, которые влияют на конверсию.
Полученные данные становятся основой для работы с отделом продаж: корректировки скриптов, обучения сотрудников и устранения узких мест в обработке лидов.
Результат: компания понимает, почему часть клиентов не доходит до сделки и какие изменения помогут увеличить конверсию на каждом этапе воронки.
Этап 4. Настройте дашборды, AI-отчёт и «Ассистент»
После того как данные начали собираться из рекламы, CRM, коллтрекинга и звонков, важно организовать их постоянный мониторинг.
В первую очередь настройте дашборды по ключевым показателям бизнеса: CPL, CPO, ROI, ROMI, конверсии по каналам, рекламным кампаниям и менеджерам. Затем подключите «Радар» и задайте пороговые значения для важных метрик, чтобы система автоматически уведомляла о существенных изменениях.
Дополнительно можно использовать AI-отчёт и «Ассистент». Эти инструменты помогают находить проблемные сегменты, выявлять аномалии в данных и получать рекомендации по оптимизации рекламных кампаний и работы с лидами.
Результат: команда быстрее замечает проблемы и принимает решения на основе данных, а не субъективных оценок.
Этап 5. Настройте контроль фрода и аномалий
На последнем этапе стоит настроить автоматический контроль качества трафика и эффективности рекламных кампаний.
Если компания использует дополнительные ИИ-инструменты, их можно подключить к анализу таких отклонений. Например, проверять всплески трафика на предмет подозрительной географии, аномального поведения пользователей или других признаков некачественного трафика.
Результат: маркетинговая команда быстрее обнаруживает проблемы в рекламных кампаниях и снижает риск принятия решений на основе искажённых данных.
Какие показатели контролировать после внедрения в 2026 году
После настройки сквозной аналитики и ИИ-инструментов важно не просто собирать данные, а регулярно отслеживать изменения в воронке продаж и эффективности рекламы.
На ежедневной основе стоит контролировать количество заявок по каналам, время первого ответа клиенту, стоимость лида по рекламным кампаниям и уведомления от «Радара» о резких изменениях показателей.
Раз в неделю полезно анализировать конверсию по этапам воронки — от обращения до сделки, оценивать ROMI по каналам привлечения, изучать причины отказов по данным «Речевой аналитики» и «Аналитики чатов» Roistat, а также отслеживать качество входящего трафика в системе аналитики.
На ежемесячном уровне фокус смещается на бизнес-результат: выручку по каналам привлечения, LTV клиентов, повторные продажи, удержание клиентов и вклад каждого источника в итоговую прибыль компании.
Если система настроена корректно, со временем становятся заметны и качественные изменения: сокращается количество сделок без источника в CRM, снижается доля необработанных обращений, уменьшается время квалификации лидов, а рекламный бюджет распределяется на основе данных о выручке, а не только по количеству заявок.
Конкретные результаты зависят от объёма трафика, качества исходных данных, настроек аналитики и готовности команды использовать полученные выводы в ежедневной работе.
Когда ключевые показатели находятся под контролем, появляется возможность точнее оценивать эффективность отдельных каналов привлечения. Это касается не только рекламы, но и SEO, которое в последние годы заметно меняется под влиянием ИИ-поиска.
Как оценивать SEO в эпоху ИИ-поиска
Подход к оценке SEO постепенно меняется. Всё больше пользователей получают ответы прямо в поиске через «Яндекс Нейро», Google AI Overviews и другие ИИ-системы, поэтому часть трафика действительно не доходит до сайта.
Но это не означает, что SEO перестаёт работать. Меняется поведение аудитории. Пользователи реже переходят по ссылкам ради общей информации и чаще приходят на сайт уже с конкретным намерением: оставить заявку, запросить расчёт или подробнее изучить продукт.
Из-за этого одних позиций, кликов и объёма трафика уже недостаточно для оценки эффективности органического канала. Важнее понимать, как SEO влияет на заявки, продажи и выручку.
Для этого в Roistat используют «SEO-аудитор». Инструмент помогает связать органический трафик с конверсиями и увидеть, какие страницы и запросы действительно участвуют в привлечении клиентов, а не просто приводят посетителей на сайт.
Как измерять цитируемость в ИИ-ответах
Поэтому наряду с заявками и выручкой всё более важной метрикой становится присутствие компании в ответах ИИ-поиска. Отслеживать появление бренда в ответах нейросетей можно через Brand Analytics, Ahrefs Brand Mentions или вручную, регулярно проверяя ключевые запросы в «Яндекс Нейро», Google AI Overviews и других ИИ-поисковиках.
Полезно также анализировать, какие страницы нейросети используют в качестве источников. Для этого можно проверять индексируемые страницы через оператор site:вашдомен.ru и сравнивать их с материалами, которые чаще всего появляются в ответах ИИ.
При этом важно смотреть не только на объём органического трафика, но и на его качество. В «Яндекс Метрике» стоит отслеживать время на сайте и глубину просмотра. Если трафик снизился, но выросла конверсия в заявку или продажу, это может говорить о том, что аудитория стала более целевой.
Как адаптировать контент под ИИ-цитирование
Нейросети чаще используют материалы, которые быстро и однозначно отвечают на вопрос пользователя. Поэтому первые 60–100 слов статьи желательно строить как прямой ответ на запрос, вынесенный в заголовок.
Хорошо работают материалы, где каждый H2 или H3 отвечает на отдельный вопрос аудитории, а первый абзац под заголовком сразу даёт суть ответа.
Также ИИ охотнее цитирует конкретные данные и примеры. Формулировка «снижение CPL на 46%» обычно имеет больше шансов попасть в ответ нейросети, чем абстрактное «оптимизация рекламных расходов».
Если вы хотите повысить вероятность попадания материала в ответы нейросетей, стоит использовать структурированную разметку Schema.org — FAQPage, HowTo и Article. Она помогает поисковым системам лучше понимать содержание страницы. Для актуальных материалов полезно регулярно обновлять контент и поддерживать корректное значение lastmod в sitemap.
Как оценивать эффект через Roistat
Даже если органический трафик начинает снижаться, сквозная аналитика позволяет понять, как SEO влияет на продажи и выручку.
Для этого стоит анализировать отчёты по выручке в разрезе источников и оценивать не только количество переходов или лидов, но и качество привлечённых клиентов. На практике нередко оказывается, что SEO приводит меньше заявок, чем раньше, но их конверсия и LTV оказываются выше.
Дополнительно полезно регулярно проверять наиболее посещаемые страницы сайта, обновлять ключевые статьи, добавлять FAQ-блоки и анализировать когортные отчёты в Roistat, чтобы оценивать вклад SEO не только в количество лидов, но и в долгосрочную выручку компании.
В конечном счёте неважно, идёт ли речь о рекламе, SEO или присутствии бренда в ответах нейросетей. Задача остаётся одной и той же: понять, какие каналы действительно влияют на продажи и заслуживают дальнейших инвестиций.
Ниже — несколько примеров того, каких результатов позволяет добиться такой подход на практике.
Реальные результаты клиентов
- Интернет-магазин: CPL снизился на 46%
Команда тратила несколько дней в месяц на ручную сводку данных из рекламных кабинетов, CRM и систем веб-аналитики. При этом было непонятно, какие каналы приводят прибыльных клиентов, а какие просто дают дешёвые заявки.
После внедрения Roistat компания объединила данные из всех источников и начала оценивать рекламу по выручке, а не по количеству лидов. Это позволило перераспределить бюджет в пользу более эффективных кампаний и снизить CPL на 46%.
- BWT: вернули до 20% рекламного бюджета
На первый взгляд рекламные кампании работали эффективно: стоимость лида оставалась низкой, а поток обращений был стабильным. Однако сквозная аналитика показала, что часть каналов приносит заявки, которые практически не конвертируются в продажи.
Анализ LTV, выручки и маржинальности помог определить наиболее ценных клиентов и пересмотреть распределение бюджета. В результате компания вернула до 20% расходов, которые раньше направлялись в неэффективные каналы.
- «КОРОЛЬ ГОВОРИТ!»: нецелевых заявок стало меньше на 35%
Школа ораторского искусства сталкивалась с большим количеством обращений от людей, которые интересовались программами обучения, но не планировали покупку. При длинном цикле сделки определить эффективность отдельных рекламных кампаний вручную было сложно.
После внедрения Roistat стало видно, какие источники действительно доводят клиентов до оплаты. Это позволило скорректировать распределение бюджета и сократить количество нецелевых заявок на 35%.
У большинства компаний данные уже есть. Проблема обычно не в их отсутствии, а в том, что они разбросаны по разным системам и не складываются в единую картину.
Сквозная аналитика помогает собрать весь путь клиента — от первого касания до продажи и выручки. А ИИ-инструменты ускоряют работу с этими данными: помогают быстрее находить аномалии, выявлять проблемные участки воронки и замечать изменения, которые сложно отследить вручную.
В результате бизнес получает не набор разрозненных отчётов, а единую систему принятия решений, где эффективность рекламы можно оценивать по её влиянию на выручку.Хотите проверить, где проседает ваша воронка прямо сейчас? Подключите Roistat, а с интеграцией помогут наши специалисты.
Часто задаваемые вопросы
Обычная аналитика показывает отдельные показатели: трафик, заявки, звонки или продажи. Сквозная аналитика объединяет эти данные в единую цепочку и помогает увидеть путь клиента от первого касания до сделки и выручки.
ИИ дополняет этот процесс автоматическим анализом данных. Нейросети помогают классифицировать звонки, находить аномалии в показателях, выявлять причины отказов и формировать рекомендации по оптимизации рекламы и продаж.
На практике ИИ чаще всего используют для анализа звонков, обработки переписок, поиска закономерностей в данных и автоматического мониторинга ключевых показателей.
- «Речевая аналитика» помогает выявлять причины отказов и типовые возражения клиентов
- «Аналитика чатов» — оценивать качество обработки обращений в переписках
- Инструменты аналитики и «Ассистент» помогают отслеживать эффективность рекламных кампаний и обращать внимание на изменения в показателях
- «Радар» сообщает о значимых отклонениях
ИИ способен быстро обрабатывать большие массивы данных и находить взаимосвязи, которые сложно обнаружить вручную.
Например, языковые модели могут анализировать транскрипты разговоров, выявлять повторяющиеся причины потери клиентов и формировать сводные отчёты. Инструменты автоматического мониторинга помогают быстрее замечать снижение конверсии, рост стоимости лида и другие изменения, влияющие на результат бизнеса.
Интеграция настраивается в личном кабинете Roistat через раздел «Интеграции». Достаточно авторизоваться в аккаунте Яндекса и предоставить доступ к «Яндекс Директу» и счётчикам «Яндекс Метрики».
После подключения информация о рекламных расходах, кампаниях и конверсиях автоматически поступает в Roistat. Система объединяет её с данными сайта, CRM и коллтрекинга, чтобы собрать полную картину пути клиента — от первого перехода по рекламе до сделки и выручки.
Подробная инструкция доступна в документации Roistat.
Антифрод — это набор инструментов для выявления некачественного или подозрительного трафика: ботов, накрученных заявок, дублирующихся обращений и других аномалий.
Для этого анализируются различные признаки: поведение пользователя на сайте, данные о заявках, повторяющиеся контакты, технические параметры визитов и другие сигналы. Обнаруженные подозрительные обращения можно исключать из аналитики и использовать эту информацию для повышения качества рекламных кампаний.