Локальное развёртывание ИИ на архитектуре заказчикаЛюбая кастомизация и доработка бота

Главная / Решения / ИИ-Лидогенератор

Лидогенерация

Парсер Яндекс Карт: база компаний и лидогенерация для холодных звонков

Находит организации по адресу и радиусу на Яндекс.Картах, собирает контакты с сайтов и квалифицирует базу до звонка.

Посмотреть кейсы

Что делает ИИ-Лидогенератор

Находит все организации в заданном районе через Яндекс.Карты — по адресу и радиусу.
Парсит сайты компаний и собирает сырой HTML — страницы «Контакты», «О компании», футеры.
Локальная LLM извлекает из HTML-разметки структурированные контакты: телефоны, e-mail, имена руководителей, физический адрес — даже если они разбросаны по разным блокам вёрстки или замаскированы.
Параллельно через Qrator.Radar определяет технических ответственных за IP-инфраструктуру.
При наличии ИНН подтягивает бухгалтерию с checko.ru и LLM формирует краткое резюме: масштаб бизнеса, динамика выручки, платёжеспособность, вероятная потребность в интернете.
Менеджер получает в Telegram готовый отчёт: список организаций с контактами и AI-квалификацией каждой.

Интерфейс ИИ-лидогенератора: поиск организаций и квалификация лидов

Какую проблему решает сервис

Менеджеры по продажам интернет-провайдеров тратят до 70% времени на ручной поиск. Но даже найдя сайт компании, contacts page — это хаос: телефон в виде картинки, e-mail через «собака», ФИО директора в одном блоке а телефон в другом. Вытащить структурированный контакт из типового сайта — 3–5 минут ручной работы. На 50 организаций — полдня. ИИ-Лидогенератор делает это за секунды: LLM понимает контекст страницы и вытаскивает контакты даже из неструктурированной вёрстки. Плюс сразу даёт финансовое резюме компании — менеджер не звонит в пустышку с нулевой выручкой.

Что получает заказчик

Базу потенциальных клиентов с телефонами, e-mail и контактными лицами, извлечёнными ИИ из хаоса сайтов-визиток.
Технический профиль: кто отвечает за IP-инфраструктуру компании.
AI-квалификацию каждого лида: выручка, динамика, масштаб, прогноз потребности в интернете — одно предложение вместо простыни цифр.
Рост продуктивности отдела продаж в 5–7 раз: менеджер не копается в сайтах — он звонит и продаёт.

Почему это выгодно

При зарплате менеджера 80 000 ₽ экономия 3 часов в день — это около 30 000 ₽ в месяц на человека. Для отдела из 5 человек — 150 000 ₽ экономии при стоимости сервиса 34 900 ₽. Окупаемость — первая неделя. Дополнительный эффект: рост конверсии за счёт AI-квалификации — менеджер тратит время только на платёжеспособные компании с высокой вероятностью сделки.

Как работает система

Менеджер отправляет в Telegram-бот адрес и радиус поиска в километрах.
Система через Яндекс.Карты собирает все организации в указанной зоне.
Для каждой организации находится сайт и скачиваются страницы с контактами — сырой HTML.
Локальная LLM анализирует HTML и извлекает структурированные контакты: телефон, e-mail, ФИО руководителя, физический адрес — даже если они разбросаны по разным блокам вёрстки или замаскированы от спам-ботов.
Параллельно через Qrator.Radar определяются IP-ответственные компании.
По ИНН с checko.ru подтягивается бухгалтерия. LLM формирует квалификацию лида: «Средний бизнес, выручка 120 млн (+15% г/г), высокая потребность в B2B-интернете».
Сводный отчёт отправляется менеджеру в Telegram.

Для кого подходит решение

Интернет-провайдеры (B2B) — поиск корпоративных клиентов в новостройках и бизнес-центрах.
Телеком-компании — расширение зоны покрытия с фокусом на платёжеспособные организации.
Системные интеграторы и ИТ-аутсорсеры — поиск компаний без собственного ИТ-отдела.
Агентства контекстной рекламы — квалификация лидов перед холодным обзвоном.

Ключевые возможности системы

NLP-парсинг контактов: LLM извлекает телефон, e-mail и ФИО из HTML-вёрстки любой структуры — даже с обфускацией и разбивкой по разным блокам.
AI-квалификация лидов: финансовая отчётность превращается в одно предложение — масштаб, динамика, потребность.
Гео-поиск по адресу и радиусу через Яндекс.Карты.
Мульти-источник: Карты + парсинг сайтов + Qrator.Radar + checko.ru.
Экспорт отчётов в Excel, JSON и прямую выгрузку в CRM.
Локальная LLM на сервере заказчика — данные сайтов не уходят наружу.

Превратите хаос контактов в готовую базу для продаж

Оставьте заявку — покажем как ИИ вытаскивает контакты из сайтов в вашем регионе.

NLP-парсинг контактов локальной LLM
AI-квалификация лида по бухгалтерии
Гео-поиск по адресу и радиусу
Локальное развёртывание — данные не уходят наружу

Что вы получаете

Гео-поиск по радиусу

Менеджер задаёт адрес и радиус в Telegram — система находит организации вокруг точки через Яндекс.Карты.

Контакты из вёрстки сайта

Телефоны, e-mail, по возможности ФИО и должность извлекает локальная LLM, а не купленная база пятилетней давности.

Квалификация до звонка

Резюме платёжеспособности по открытой бухгалтерии при наличии ИНН отсеивает компании без выручки.

Район за считанные минуты

Запрос обрабатывается обычно за 1–5 минут: около 2–3 минут на ~50 организаций.

Локальная LLM в вашем контуре

HTML сайтов и собранные контакты не покидают инфраструктуру заказчика.

Список для звонка, а не рассылка

Массовой рассылки в продукте нет намеренно: она быстро превращает базу в спам-лист и портит домен отправителя.

01 / 05

Короткий ответ: лидогенерация и база компаний с Яндекс.Карт

ИИ-лидогенератор — решение компании Роботок для сбора базы компаний на территории и квалификации B2B-лидов. Менеджер задаёт адрес и радиус в Telegram-боте: система находит организации через Яндекс.Карты (парсер карт — только первый шаг), разбирает сайты локальной LLM, извлекает контакты из вёрстки и дополняет AI-квалификацией по открытой бухгалтерии (при наличии ИНН).

Это не массовая email-рассылка и не «чат-бот на сайте». Фокус — актуальная база компаний для холодных звонков: телефоны, e-mail, ФИО, адрес, технический профиль и краткое резюме платёжеспособности. Развёртывание on-premise: HTML сайтов и контакты не покидают контур заказчика.

02 / 05

Когда выбирать ИИ для лидогенерации

Решение имеет смысл, если одновременно важны несколько условий:

продажи B2B завязаны на территорию: район, радиус, «все организации вокруг точки»;
менеджеры тратят часы на ручной разбор сайтов-визиток и поиск контактов;
нужна квалификация лидов ИИ до звонка — отсеять компании без выручки и потенциала;
нельзя отдавать сырой HTML и контакты во внешнее облако — нужна локальная LLM.

03 / 05

Сравнение подходов к сбору лидов

Сильнее всего сценарий заточен под отделы продаж интернет-провайдеров и похожий полевой B2B. Если нужна только email-персонализация или диалоговый сбор заявок на сайте — это другие классы решений; хаб Роботок закрывает именно автоматический поиск и квалификацию лидов по геозоне.

Подход	Что даёт	Ограничение
Ручной поиск по картам и сайтам	Полный контроль менеджера	Медленно: минуты на контакт, часы на район
Купить базу компаний / парсер без квалификации	Много строк быстро	Мусор, устаревшие контакты, риск ПДн и слабый ICP
ИИ-лидогенератор Роботок	Гео-поиск, LLM-извлечение контактов, AI-резюме, отчёт в Telegram, on-prem	Нужны сайты у части компаний; точность ФИО ниже, чем телефонов/e-mail

04 / 05

Что ИИ-лидогенератор отдаёт менеджеру

По каждой найденной организации собирается карточка, с которой можно сразу звонить, а не достраивать её вручную.

Контакты — телефоны, e-mail, по возможности ФИО и должность, вытащенные из вёрстки сайта, а не из купленной базы пятилетней давности.
Профиль компании — чем занимается, какой масштаб, что видно по сайту о технической инфраструктуре.
Резюме платёжеспособности — по открытой бухгалтерии при наличии ИНН, чтобы отсеять компании без выручки до звонка.
Гео-привязка — адрес и расстояние от заданной точки: для полевых продаж маршрут важен не меньше контакта.

05 / 05

Внедрение, стоимость и результат

Массовую рассылку мы намеренно не добавляем — она быстро превращает базу в спам-лист и портит домен отправителя. Это инструмент подготовки списка, дальше работает менеджер.

Готовый продукт в магазине Роботок: подписка от 34 900 ₽ в месяц. Запрос по району обрабатывается обычно за 1–5 минут (около 2–3 минут на ~50 организаций). LLM — уровня Llama 3 8B или аналог на сервере заказчика.

По материалам продукта: точность извлечения телефонов и e-mail — порядка 95%+, ФИО на сайтах без разметки — около 80%; заявленный рост продуктивности отдела продаж — в 5–7 раз за счёт снятия ручного разбора сайтов. Итог для менеджера: список организаций с контактами и квалификацией в Telegram, чтобы звонить, а не копаться в HTML.

Услуга под эту задачу

Это решение из каталога — готовый сценарий. Если задача шире коробки, её закрывает услуга целиком: с разбором процесса, интеграциями и запуском под ваш контур.

Автоматизация бизнес-процессов с ИИ

Аудит процессов, документооборот, внедрение и измеримая экономия на заявках и отчётах.

Подробнее

Локальный ИИ on-premise

Локальная нейросеть и LLM на вашем сервере — без передачи данных в облако, 152-ФЗ.

Подробнее

Все услуги целиком — на странице «Услуги».

Частые вопросы

Как ИИ-лидогенератор находит потенциальных клиентов?

Менеджер задаёт адрес и радиус в Telegram-боте. Система собирает организации через Яндекс.Карты, парсит сайты и извлекает контакты локальной LLM — телефоны, e-mail, ФИО, адрес.

Какая LLM используется и где она работает?

Локальная модель уровня Llama 3 8B или аналог на сервере заказчика. Сырой HTML сайтов, контакты и финансовая отчётность не покидают контур компании.

Насколько точно извлекаются контакты?

По материалам продукта: телефоны и e-mail — порядка 95%+, ФИО на сайтах без явной разметки — около 80%. Модель дообучается на типовых паттернах российских сайтов.

Как работает квалификация лидов ИИ?

При наличии ИНН подтягивается открытая бухгалтерия; LLM готовит краткое резюме: масштаб, динамика выручки, платёжеспособность и вероятная потребность. Можно задать отраслевые фильтры и порог по выручке.

Сколько времени занимает обработка запроса?

Обычно 1–5 минут в зависимости от числа организаций. Около 50 организаций — порядка 2–3 минут (загрузка сайтов и LLM-анализ).

Для кого подходит бот для сбора лидов?

Для B2B-команд с территориальными продажами — в материалах продукта акцент на отделы продаж интернет-провайдеров и похожие сценарии полевого поиска клиентов.

Сколько стоит ИИ-лидогенератор?

Готовое решение в магазине Роботок — от 34 900 ₽ в месяц. Оставьте заявку на демо на этой странице.

Чем это отличается от покупки базы компаний?

Купленная база компаний часто устаревает и не учитывает ваш ICP. Лидогенератор собирает актуальную базу с Яндекс.Карт по вашей геозоне, дополняет контактами с сайтов и AI-квалификацией — и работает on-premise, без выгрузки данных наружу.

Это парсер Яндекс.Карт?

Поиск организаций идёт через Яндекс.Карты по адресу и радиусу, но на парсере список не заканчивается: локальная LLM разбирает сайты, собирает контакты и квалифицирует компании до холодного звонка. Сырой список с карты без сайтов и бухгалтерии в продукт не входит как конечный результат.