3 клиента на настройку таргета в Telegram за 7 дней
Шаг 1: Ручной поиск — отправная точка
Максим, являясь ТГ таргетологом, предоставлял свои услуги мебельным компаниям. Преимущественно он искал клиентов используя очевидный метод: поиск через Google.
- В поисковой строке писал запросы по типу «мебель москва»
2. Открывал каждый сайт, проверял подходит ли он под его запрос. Собирал контактные данные (номер телефона, почта, соц. сети) и сохранял их себе в базу для дальнейшей работы.
3. Дальше он пробовал иной поисковой запрос, например «диваны в Москве» и повторял все действия заново.
4. Весь собранный список надо было проверить на уникальность, чтобы одни и те же компания не попали в этот список с разных поисковых запросов.
И ТАК КАЖДЫЙ РАЗ
Теперь, познакомившись с Flout, почти все действия можно автоматизировать с помощью нейросетей.
Шаг 2. Автоматизация поиска
Flout автоматизирует поиск клиентов: вы просто описываете свою нишу нейросети, а она сама генерирует разнообразные поисковые запросы. Каждый такой запрос обрабатывается в Google, чтобы найти сайты компаний, которым можно предложить свои услуги. Чем больше запросов — тем больше контактов вы получите.
Сначала Максим создал список поисковых запросов для Google с помощью ИИ Flout. Максим просто описал, что хочет найти «Мебельные магазины», и нажал кнопку «Execute Prompt».
Flout сгенерировал список поисковых запросов, которые он будет использовать для сканирования результатов Google. После этого Максим создал и запустил задачу.
Flout нашёл 143 ссылки в Google и успешно обработал 140 веб-сайтов буквально за 5 минут.
Шаг 3. Фильтрация базы с помощью ИИ
После получения базы Максим может увидеть все обработанные веб-сайты прямо в своей панели управления Flout и видеть каждый сайт.
Не все обработанные сайты подходят для его задачи — И ЭТО СОВЕРШЕННО НОРМАЛЬНО.
Например, среди всего списка сайтов — ему попался Ozon (видимо в поисковой строке выдало какой-то предмет мебели, который продается на Ozon и сайт попал в собранный список)
Чтобы исключить из собранного списка такие сайты как Ozon (который не является мебельной компанией), Максим использует AI фильтрацию. Она представляет собой запрос к нейросети для каждого сайта с вопросом — является ли этот сайт мебельной компанией?
ПРОМПТ:
Это веб-сайт с текстом на главной странице — [[TEXT]].
Это мебельная компания в Москве, Россия? Ответь да или нет на первой строке. Объясни свой выбор на второй строке
[[TEXT]] — текст главной страницы сайта
Прогонять промпт по всем 145 сайтам сразу может быть не совсем правильно, потому что не всегда промпт будет работать так, как мы ожидаем. Например, нейросеть может считать мебельной компанией и Ozon, так как там можно купить мебель. Поэтому мы воспользуемся инструментом визуализации AI фильтров на небольшом количестве сайтов (можно сделать это даже несколько раз), чтобы убедиться, что нейросеть фильтрует сайты именно так, как мы подразумевали и, например, Ozon, не попадет в конечный список.
Мы убедились на визуализации, что промпт работает корректно и теперь запускаем задачу AI фильтрации по всем 145 собранным сайтам
Шаг 4: Финальный проверенный список
AI-фильтрация превратила сырую базу данных в отполированный, целевой список мебельных магазинов. Теперь у Максима был готовый инструмент для эффективной и персонализированной рекламной кампании.
Шаг 5: Сбор контактный данных
С помощью функции Collect (кнопку фиолетового цвета можно увидеть на скриншоте выше) Максим собрал ссылки на Telegram-каналы всех отобранных мебельных магазинов и экспортировал их для персонального контакта. Максиму важно отобрать именно те компании, у которых есть Телеграм-каналы, потому что только они подходят ему, как потенциальные клиенты.
Шаг 6: Настройка автоматизированной рассылки
Если бы Максим начал рассылать по потенциальным клиентам вручную в Телеграме, скорее всего он бы очень быстро получил спам-бан буквально за 3-5 сообщений. Лучшим вариантом для него будет рассылка на почту с нескольких аккаунтов, потому что там нет строгих лимитов.
С помощью сервиса Flout он может отправить свое предложение по всем потенциальным клиентам буквально за несколько действий. Максим использовал сразу несколько почт (чтобы избежать спам-бана, в случае если будет отправлять сразу много писем с одной) и разослал все письма за 15 минут по отфильтрованной базе.
Результат:
За 1 неделю работы с готовой базой Максим добился следующих результатов:
- 3 успешные сделки на услуги таргетированной рекламы в Telegram
- Средний чек: 100 000+ рублей
- Выручка: 300 000+ рублей