От количества к качеству, или как научить систему искать “золотые” лиды
Всем пламенный, новогодний салют!!!
Представьте, что вы запустили кампанию в Meta*, выбрали целью “Лид”, и система начала исправно приносить заявки. И вот вам каждый день прилетают уже даже не десятки, а сотни заполненных форм.
О чем еще можно мечтать? На первый взгляд, всё идеально: трафик есть, бюджет задействован, все метрики в зеленом диапазоне. Но уже через пару дней от колл-центра приходит отчет, и былая радость резко улетучивается.
Оказывается, что из ста заявок КЦ смог дозвониться лишь до двадцати человек. Из них
- половина не помнит, где оставляли свои данные,
- треть вообще не заинтересована в товаре,
- а реальных покупателей буквально единицы.
В итоге аппрув падает ниже плинтуса, а ROI уходит в минуса. И дело тут не в плохом крео или алгоритме, а в том, на чём вы просите Meta* оптимизироваться.
Ориентир на стандартное событие
Оптимизация на “Lead” означает лишь то, что пользователь просто нажал кнопку “отправить свои данные” и больше ничего. Подобная оптимизация не учитывает,
- насколько этот человек заинтересован в конкретном товаре,
- валиден ли его номер телефона,
- из нужного ли он региона,
- и ,главное, собирается ли он вообще покупать.
Потому что для Meta* все лиды выглядят одинаково. И если вы просите “максимум заявок”, система честно находит вам тех, кто оставляет их быстрее и проще всего – в том числе случайных, невнимательных и просто любопытных юзеров.
Но есть и другой путь
Вместо того чтобы принимать условия, заданные по умолчанию, вы можете сами рассказать Meta*, как должен выглядеть ваш настоящий клиент. Для этого нужно настроить Keitaro так, чтобы он отправлял в Meta* не просто факт заявки, а только проверенные, “качественные” лиды.
В этой статье мы подробно разберём, как это делается на практике:
- от настройки рекламного кабинета на “кастомные события” и надёжной передачи данных через сервер,
- до интеграции обратной связи от колл-центра и запуска кампаний, которые оптимизируются не на заявки, а на реальные продажи.
А в конце мы выкатим для вас подборку “вкусных” офферов от М1, специально для вашего высокого конверта.
Сегодня успех в арбитраже определяет не столько объём трафика, сколько умение чётко и точно говорить с алгоритмом на его языке. Так что погнали его учить!
Роль Keitaro и CAPI
В 2026 году полагаться только на Meta* Pixel для того, чтобы алгоритм знал, какие пользователи совершили целевое действие (например, оставили заявку), означает сознательно рисковать потерять до половины реальных данных.
Речь идет о небольшом фрагмент JavaScript-кода, который вы обычно вставляете в HTML-код своего сайта или лендинга. Когда человек заходит на страницу, его браузер загружает этот код и, если всё разрешено, отправляет сигнал в Meta*:
“Вот этот пользователь совершил вот это действие”.
Именно на таких сигналах система и строит всю свою оптимизацию. Она решает, кому показать вашу рекламу, а кому нет. И так это и работало до нынешних времен. Но сегодня этот механизм зачастую оказывается сломанным:
- браузеры вроде Safari по умолчанию блокируют такие трекеры через систему Intelligent Tracking Prevention,
- пользователи устанавливают AdBlock’и,
- а владельцы iPhone с iOS 14.5 и новее в большинстве случаев отказываются давать разрешение на отслеживание.
В итоге Meta* просто не получает нужный сигнал, причем даже если заявка реально отправлена, и начинает обучаться на неполной, искаженной картине. Это и приводит к показам рекламы “не тем” людям и, как следствие, сливу бюджета.
Как в этом может помочь CAPI
Чтобы этого избежать, нужно использовать Conversions API. В отличие от Pixel, CAPI отправляет данные не через браузер, а напрямую с вашего сервера, например, из трекера Keitaro, на серверы Meta*.
Так как такая передача не зависит от настроек устройства или браузера, то все конверсии гарантированно доходят. Благодаря CAPI можно передавать в Meta* не только сам факт заявки, но и дополнительную информацию.
Это может быть какой-нибудь ваш внутренний скоринг для лида или его ценность, которая показывает, насколько велика вероятность продажи. Так вы дадите алгоритму возможность учиться именно на тех данных, которые действительно отражают качество, а не просто указывают на количество лидов.
Настройка кастомных событий: пошаговый гайд
Теперь, когда мы понимаем, почему стандартное событие Lead не справляется с задачей, и зачем нужна надежная передача данных через CAPI, можно переходить к самому важному – к настройке кастомного события, которое действительно отражает качество лида.
Это не просто “ещё один пиксель”, а осознанно сконструированный сигнал, который срабатывает только тогда, когда пользователь проявил признаки реального интереса.
Далее разберем пошагово и без лишней теории, как именно создать такое событие и заставить Meta* оптимизироваться на тех, кто действительно покупает.
Передача параметра Value
Для начала, при работе с качественными лидами, нужно уметь понимать такой параметр как Value, или числовую “ценность” каждой конверсии.
Для этого каждому лиду присваивается индивидуальное значение, которое отражает его реальный потенциал.
- Например, лид из слабого ГЕО, который провёл на странице меньше 30 секунд, следует пометить как Value = 10.
- Стандартный валидный лид – Value = 50.
- А того, который долго изучал преленд, проскролил почти до конца и оставил корректный номер в целевой стране, – сразу Value = 100.
Благодаря этому Meta* не просто получит сигнал о том, что “произошла конверсия”, но и начнет понимать, насколько эта конверсия действительно важна конкретно для вас.
Настройка кастомной конверсии: фильтр качества
Нашим следующий шагом будет показать системе, на что именно нужно ориентироваться при оптимизации. Для этого в Ads Manager нужно создать кастомную конверсию, или правило, которое отфильтрует “хорошие” лиды от тех, кто “так себе”.
Это похоже на то, как бы вы разговаривали с алгоритмом:
“Оптимизируй кампанию только по событию High_Quality_Lead, но только если его Value больше 50”.
Это значит, что Meta* должна будет учитывать в обучении алгоритма только те конверсии, которые, по вашей оценке, имеют средний или высокий потенциал. Все лиды с Value ниже 50, например, слабые, непроверенные или из низкоаппрувных ГЕО, система просто проигнорирует.
Вы, словно направляете алгоритм:
“Не гонись за количеством. Ищи именно тех, кто ведёт себя как настоящий покупатель”.
Проверка корректности
Прежде чем запускать полноценную рекламную кампанию на новом событии, крайне важно убедиться, что всё настроено правильно. Иначе вы рискуете оптимизироваться на основе искаженных или неполных данных.
Для этого зайдите в Event Manager в Meta* Ads и проверьте, как система видит ваши конверсии.
- Во-первых, убедитесь, что событие High_Quality_Lead действительно появляется в списке активных событий, а не теряется из-за ошибки в названии или формате.
- Во-вторых, проверьте, что за каждым таким событием “закреплен” параметр Value, и что его значение динамически меняется.
Например один и тот же лид может иметь Value = и 30 и 90, в зависимости от поведения и данных.
Если все значения одинаковые, это значит, что скоринг не подключён или работает некорректно.
- В-третьих, убедитесь, что события приходят сразу двумя путями: через Pixel (браузер), и через CAPI (сервер).
Даже если Pixel у части пользователей вдруг будет заблокирован, их конверсии всё равно дойдут через серверную передачу.
Только когда вы увидите полную, согласованную картину в Event Manager, можете смело переключать кампании на новую цель и быть уверенным, что Meta* обучается на нужных данных.
Оптимизация алгоритма
Вы научили систему отличать “мусор” от действительно заинтересованных пользователей и обеспечили надежную передачу этих данных в Meta*. Можно переходить к главному – настройке самой рекламной кампании так, чтобы алгоритм начал использовать эту информацию на полную.
Речь идет не о грубом указании “найди мне покупателей”, а о тонких, но четких “намеках”. Через которые вы дадите алгоритму через структуру событий, параметр Value и выбор цели оптимизации.
Потому что сейчас, имея “чистые” и взвешенные данные, вы уже можете переключить алгоритм с погони за количеством на поиск качественных конверсий. И дать ему всё, что нужно для более точного обучения.
Время обучения
Важно понимать: после смены цели алгоритм переходит в фазу обучения и ему нужно время и данные, чтобы перестроиться. Чтобы этот процесс завершился успешно и кампания вышла на стабильную эффективность, в Meta* рекомендуется отправлять минимум 50 качественных конверсий в неделю.
Если их будет меньше, система не сможет достаточно точно смоделировать поведение целевой аудитории, и оптимизация будет нестабильной. Поэтому не стоит торопиться, дайте алгоритму шанс увидеть достаточно “хороших” примеров, прежде чем судить о результате.
Стратегия ставок
Мы уже успешно настроили передачу параметра Value вместе с событием High_Quality_Lead. Чтобы эта информация работала максимально эффективно, в настройках кампании нужно выбрать стратегию ставок — «Оптимизация по ценности» (Value Optimization).
Эта опция дает Meta* чёткую задачу: не просто найти пользователей, которые оставят заявку, а найти именно тех, кто с наибольшей вероятностью совершит конверсию с максимально возможной ценностью.
Другими словами, система начнёт автоматически повышать ставки на аудитории, которые, по её модели, принесут лиды со значением Value = 80–100. Ну и снижать на те, кто, скорее всего, даст Value = 10–30.
Оптимизация по ценности позволит учесть эту разницу ещё на этапе показа рекламы, направляя бюджет именно туда, где он принесёт не просто заявки, а настоящую прибыль.
Проблема “окна атрибуции”
Окном атрибуции называется временной промежуток, в течение которого Meta* засчитывает конверсию (лид или покупку) именно вашей рекламе после клика или просмотра объявления.
В нутре решение о покупке обычно принимается очень быстро, часто в течение нескольких часов или максимум 1–2 дней. Поэтому длинные окна (например, 28-дневный клик) “размазывают” данные. Алгоритм получает обратную связь слишком поздно, приписывает конверсии старым показам или другим каналам, и оптимизация становится менее точной.
Наша CPA-сеть рекомендует настраивать алгоритм на короткое окно:
- 1-дневный клик, конверсия засчитывается, если пользователь кликнул по рекламе и сконвертировался в течение 1 дня;
- 7-дневный просмотр, конверсия засчитывается, если пользователь увидел рекламу (без клика) и сконвертировался в течение 7 дней.
Почему это лучше:
- Алгоритм получает свежие данные быстрее, а значит быстрее выходит из фазы обучения;
- Оптимизация становится точнее, потому что Meta* фокусируется на недавних взаимодействиях;
- Бюджет тратится эффективнее, ведь система не «зависает» на устаревших сигналах.
В итоге кампания становится стабильнее и прибыльнее.
Интеграция с колл-центром: самая ценная обратная связь
Самый надежный и ценный источник данных о качестве лида, это его статус после звонка с колл-центров. Благодаря тому, что в М1:
- свои колл-центры с нейтив-операторами,
- все звонки и результаты обработки заявок проходят через единую систему учёта и
- доступны для просмотра нашими партнерами,
вы всегда можете получить четкую и своевременную обратную связь.
Approved или Rejected
В вашем трекере содержатся данные о статусе по каждому лиду:
- Approved если заказ подтвержден и клиент готов к оплате,
- Rejected если номер не дозвонился, человек отказался или оказался нецелевым.
Approved является самым сильным сигналом, который вы можете передать в Meta*. Он буквально говорит алгоритму:
“Вот реальный покупатель. Ищи таких же”.
Как только такой статус поступает в трекер, вы можете автоматически отправить в Meta* событие, например, Purchase или Confirmed_Lead, с высоким значением Value.
Lookalike на основе подтвержденных клиентов
Кроме обучения через события, данные об Approved-лидах можно использовать для создания Lookalike-аудитории, одной из самых эффективных стратегий в Meta*.
Как это работает
- Вы экспортируете из трекера или CRM список контактных данных (хеши email или телефонов) тех, кто не просто оставил заявку, а именно подтвердил заказ.
- Загружаете этот список в Meta* как Кастомную аудиторию
- На его основе создаете Lookalike-аудиторию, и алгоритм находит вам пользователей, максимально похожих по поведению, интересам и демографии на ваших реальных покупателей.
Такая аудитория вовсе не гипотеза и не предположение, а отражение того, кто реально покупает в вашем ГЕО. Реклама, показываемая такой Lookalike, почти всегда даёт выше аппрув и лучше ROI. Потому что вы говорите с теми, кто уже “похож” на вашего клиента, еще даже до того, как он увидел вашу рекламу.
От количества к качеству
Как видно, в 2026 году успех в нутре определяет уже не объём трафика, а умение точно описывать алгоритму, кто ваш настоящий клиент. Поэтому просто собирать лиды теперь больше не работает.
Алгоритм Meta* требует ясных, надёжных и взвешенных сигналов. Передача внутреннего скоринга через параметр Value и использование Conversions API (CAPI) стали уже не опциональными “лайфхаками”, а базовым стандартом для всех, кто работает с реальным объемом и стремится к стабильному ROI.
Без этого вы фактически позволяете системе обучаться на мусоре и напрямую платите за это. Если вы еще не проверяли, как именно передаются ваши конверсии, то сейчас самое время провести аудит.
- Доходят ли все заявки до Meta*?
- Передается ли параметр Value лида?
- Используете ли вы обратную связь от колл-центра для до обучения?
Новогодняя подборка офферов от М1
По случаю наступления нового, 2026 года, наша CPA-сеть подготовила вам горячую подборку предложений для высокого конверта. Если вы хотите работать с офферами, для которых высокий профит не случайность, а результат отлаженной воронки, тогда регистрируйтесь в M1.
Мы предоставляем не только высоко конверсионные предложения по различным ГЕО, но и полную техническую поддержку по интеграции CAPI, настройке кастомных событий и синхронизации данных с вашим трекером.
В 2026 году профит начинается не с трафика, а с правильного диалога с алгоритмом. Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не узнать еще больше о том, как скейлить в новых реалиях.
*признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ
