Гайд по квалификации базы через AI: проверка сайтов компаний на релевантность перед рассылкой. Промпт, тестирование и работа с результатами.
Знакомая ситуация: выгружаете список из 2–5 тысяч компаний по ОКВЭД, по вакансиям или по другим фильтрам. Запускаете рассылку — открываемость 12–13%, реплай 1–2%. Не совсем эффективно.
Главная причина — половина компаний в базе вам не подходит. Вы пишете промышленным B2B и попадаете в кафе. Пишете SaaS-сервисам и попадаете в риелторов. Пишете владельцам клиник и попадаете в массажные салоны. Эти письма не только не работают, они еще и ухудшают репутацию вашего почтового ящика.
Решение — квалифицировать базу до отправки писем. Раньше это делали руками: ассистент заходил на каждый сайт, смотрел на компанию, решал «подходит / не подходит». Чтобы обойти 2000 сайтов нужно было несколько дней работы. AI-агент в Coldy делает то же самое за часы.
Разбираем как это работает, на примере реальной квалификации 188 компаний.
Три причины, почему отправлять рассылку на нечищенную базу — плохая идея.
Вы превращаетесь из аутрич-специалиста в спамера. Если вы не понимаете, в какую компанию пишете и почему — это уже не холодный аутрич, это спам-рассылка. Разница принципиальная: аутрич — это адресное обращение к релевантной аудитории, спам — это отправка всем подряд в надежде, что кто-то клюнет.
Репутация почтового ящика страдает. Нерелевантные компании реже отвечают, а часть из них активно отправляет вас в спам. Если вы пишете в Coldy и предлагаете нам станки — мы пожалуемся на спам. Почтовый провайдер запомнит это, и ваши следующие письма (даже релевантные) будут чаще уходить в папку «Спам». Подробнее про это в гайде «Как работают спам-фильтры».
Вы переплачиваете за валидацию и персонализацию. Базу нужно валидировать (отсеять мёртвые ящики), а потом персонализировать письма (например, генерировать индивидуальные подводки под компанию). Каждое из этих действий стоит денег за каждый контакт. Если вы валидируете и персонализируете 2000 нерелевантных адресов — деньги уходят в трубу. Сначала квалифицируйте, оставьте 600 целевых — потом валидируйте и персонализируйте только их.
Качественный аутрич с reply rate 5–15% получается ровно так: чистая база, точное понимание кому пишете, релевантный оффер. Грязная база убивает результаты на старте, до любых других усилий.
Стандартный процесс ручной квалификации выглядит так:
На каждый сайт уходит 1–3 минуты. На базу из 2000 компаний — 30–100 часов работы. Это нанять ассистента на полторы недели.
Проблема не только в стоимости — проблема в том, что это монотонная работа, которая бесит любого специалиста. Через первые 200 сайтов внимание падает, и вы начинаете помечать «да» там, где на самом деле «нет», просто чтобы быстрее закончить. Качество страдает.
AI-агент в Coldy ходит на сайты компаний и применяет ваш промпт к содержимому страницы. По сути делает ровно то же, что делает ассистент — заходит на сайт, читает что там написано, отвечает «да или нет». Только быстрее.
Реальный пример: база из 188 компаний с почтами, AI-агент обработал её за 3 минуты, потратил 92 рубля и определил 62 целевых компании. Те же 188 сайтов вручную заняли бы у ассистента 1-2 часа и стоили бы существенно дороже.
База из 2000 компаний обрабатывается AI-агентом за 50–60 минут.
Главное правило: промпт должен описывать критерий «подходит / не подходит», а не общую цель. Не «найди мне B2B-компании», а «определи, может ли эта компания использовать холодные рассылки или прозвон как канал продаж — если да, напиши да; если нет, напиши нет».
Вот реальный промпт, который использовался для квалификации B2B-сегмента в этом примере:
Зайди на сайт компании. На основании контента определи, подходит ли нам компания.
Если компания работает в B2B и холодные рассылки либо холодный прозвон имеют смысл как канал продаж для них, напиши «Да». Возможно, у них есть и B2B, и B2C направления — в таком случае пиши «Да».
Если компания работает только в B2C и им не подойдут холодные рассылки и прозвон, напиши «Нет». В ответе говори только да или нет, без любого другого текста. Только «Да» или «Нет». Очень жёстко следи за этим.
Что в этом промпте важно:
Конкретный критерий. Не «B2B-компания», а «компания, которой подходят холодные рассылки/прозвон». Это ваш реальный критерий — он отсеивает те B2B-компании, которые продают через тендеры или сарафан, и не используют холодные каналы.
Обработка пограничного случая. «Возможно, у них есть и B2B, и B2C» — это про компании со смешанной моделью. Без этой строчки AI может затупить и поставить «Нет» там, где B2B-направление есть, но не основное.
Жёсткое ограничение формата ответа. «Только Да или Нет, без любого другого текста». Без этой инструкции AI начинает писать развёрнутые объяснения, и потом эту таблицу неудобно фильтровать. С чётким форматом — простой фильтр по столбцу делит базу на две части.
Подробнее про настройку промптов и работу с AI-агентом — в отдельном гайде про AI-агент в Coldy.
Главная ошибка — запустить промпт сразу на все 2000 компаний и потом обнаружить, что он работает странно. Деньги списались, время ушло, а результат непригоден.
Правильный порядок:
После работы AI-агент возвращает вам три категории компаний.
«Да» — целевые компании. Это те, на кого можно отправлять рассылку. Дальше с ними работаете как обычно: валидируете почты, персонализируете письма, отправляете.
«Нет» — нерелевантные компании. Их вы не отправляете в рассылку. Можно сохранить их в отдельный список и не возвращаться к ним при следующих выгрузках по тем же фильтрам — это сэкономит время в будущем.
«No data» — компании, которые AI не смог проверить. Сайт не загрузился, контента слишком мало, сайт сломан или удалён. С ними два варианта: либо проверить руками (если их немного), либо просто исключить из базы — мёртвый сайт обычно означает что и почта тоже мёртвая.
В реальном примере из 188 компаний AI-агент нашёл 62 целевых. Это означает, что 67% базы было нерелевантным. Если бы рассылка пошла без квалификации — две трети писем ушло бы в никуда, ухудшив репутацию ящика и съев бюджет на персонализацию.
Не во всех случаях стоит квалифицировать базу через AI.
База уже узкая и проверенная. Если вы выгрузили базу с конкретной отраслевой выставки или из узкого справочника, где все компании по определению целевые — квалификация лишняя. Например, база с выставки «Аптека Экспо» — там все аптеки, и так понятно.
Очень маленькая база. Если у вас 50 компаний — посмотрите их вручную. Это займёт час-полтора, и руками вы заметите нюансы, которые AI пропустит. Например, что компания недавно сменила название и теперь занимается чем-то другим.
Квалификация по сайту не подходит для вашего критерия. AI-агент работает с тем, что написано на сайте. Если ваш критерий — «компании с выручкой от 100 млн» или «компании, у которых есть отдел продаж», по сайту это определить проблематично. Нужны другие источники данных.
Во всех остальных случаях квалификация по сайту — обязательный шаг между выгрузкой базы и отправкой первой рассылки.
Сколько стоит квалифицировать базу из 1000 компаний? В Coldy — около 500 рублей (0,5 рублей за сайт).
AI-агент может ошибаться? Может. Хороший промпт даёт точность около 90–95%. На пограничных случаях (компании со смешанной моделью, странные сайты, многостраничные ленинги) AI иногда ставит не ту метку. Если для вас критична 100% точность — пройдитесь руками по 50 случайным результатам и посмотрите расхождения. Чаще всего точности 90%+ достаточно.
Можно ли использовать AI-агента не только для квалификации, но и для персонализации? Да. Тот же AI-агент в Coldy используется для генерации персонализированных подводок под каждую компанию (например, кратких описаний деятельности или упоминаний конкретных продуктов). Подробнее в гайде про AI-агент в Coldy.
Что делать, если в базе много no data? Большое количество no data обычно означает, что база собиралась плохо — много мёртвых сайтов и доменов. Это сигнал, что и почты в этой базе будут такие же — стоит обновить источник или сделать валидацию почт до квалификации.
Как квалифицировать базу, если у компаний нет сайтов? AI-агент работает только с тем, что есть в открытом доступе. Если у компаний нет сайтов — квалификация по сайту не сработает. Альтернативы: квалификация по другим публичным данным (соцсети, справочники, отраслевые рейтинги) или ручная проверка. Но обычно отсутствие сайта — само по себе сигнал, что это не ваша целевая аудитория для аутрича. Подумайте, точно ли стоит писать в компании, которые не дошли даже до собственного лендинга.
В Coldy есть AI-агент, который квалифицирует базу по сайтам, генерирует персонализацию и обрабатывает ответы. На квалификацию 188 компаний у него ушло 3 минуты и 92 рубля — вместо нескольких часов работы ассистента.
Зарегистрируйтесь и протестируйте сами)
