ИИ-Лидогенератор

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-месива 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.

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

1. Менеджер отправляет в Telegram-бот адрес и радиус поиска в километрах.
2. Система через Яндекс.Карты собирает все организации в указанной зоне.
3. Для каждой организации находится сайт и скачиваются страницы с контактами — сырой HTML.
4. Локальная LLM анализирует HTML и извлекает структурированные контакты: телефон, e-mail, ФИО руководителя, физический адрес — даже если они разбросаны по разным <div> или замаскированы от спам-ботов.
5. Параллельно через Qrator.Radar определяются IP-ответственные компании.
6. По ИНН с checko.ru подтягивается бухгалтерия. LLM формирует квалификацию лида: «Средний бизнес, выручка 120 млн (+15% г/г), высокая потребность в B2B-интернете».
7. 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.

FAQ

Какая LLM используется и где она работает?

Локальная модель уровня Llama 3 8B или аналог, развёрнутая на сервере заказчика. Никакие данные не покидают контур компании — ни сырой HTML сайтов, ни контакты, ни финансовая отчётность.

Насколько точно LLM извлекает контакты из хаотичной вёрстки?

Точность извлечения телефонов и e-mail — 95%+. Хуже с ФИО руководителей на сайтах без явной разметки (просто текст в <p>) — около 80%, но модель постоянно дообучается на типовых паттернах российских сайтов.

Можно ли настроить под специфику моего бизнеса?

Да. Можно добавить отраслевые фильтры, минимальный порог по выручке, исключить нежелательные категории. LLM-квалификация настраивается под ваши критерии идеального клиента.

Сколько времени занимает обработка одного запроса?

От 1 до 5 минут — зависит от количества организаций. Основное время — загрузка и LLM-анализ сайтов. 50 организаций — около 2–3 минут.

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