Мы спроектировали логику, а с помощью Claude Code собрали гибридную систему автоматизации, которая взяла весь конвейер на себя. В результате цикл аутрича сократился до 1–2 часов, а затраты на инфраструктуру составили всего $70 в месяц.
Исходная ситуация и проблема
Весь процесс аутрича строился вручную и состоял из монотонной рутины. Чтобы получить ссылки, сотруднику нужно было:
- Найти подходящий сайт-донор.
- Найти на сайте контактный email.
- Написать персонализированное письмо.
- Отследить ответ в почтовом ящике.
- Классифицировать его (вебмастер согласился, отказался, просит уточнить детали).
- Занести данные в отчет.
В ручном режиме обработка 1000 доноров занимала 4–8 недель работы одного специалиста. Это ограничивало пропускную способность агентства и делало процесс дорогим.
Задача
Собрать автоматическую систему, которая будет проходить полный цикл аутрича без участия человека: от поиска контактов до классификации ответов вебмастеров.
Что сделали
Мы описали 6 этапов конвейера и задали бизнес-логику. Для ускорения разработки мы использовали AI-ассистента Claude Code. Он написал серверную часть на Python (для сложной логики) и настроил автоматизацию в n8n (расписания, уведомления, интерфейс).
Весь процесс разбили на следующие шаги:
- Поиск доноров. Система парсит поисковую выдачу Google и Яндекс, а также подтягивает данные по ссылкам из Ahrefs.
- Дедупликация. Автоматическая проверка по базе, чтобы агентство не писало дважды одному и тому же вебмастеру.
- Обогащение. Сбор email-адресов со страниц доноров, а также метрик трафика и ключевых слов.
- Отправка. Нейросеть генерирует персонализированное письмо на основе данных сайта. Система отправляет его через почтовый протокол.
- Обработка ответов. Входящие письма автоматически проверяются. AI-агент на базе Gemini анализирует текст и выдает результат по четырем параметрам: * Классификация (согласие, отказ, уточнение, спам). * Уверенность (от 0.5 до 1.0). * Упомянутая цена (если донор назвал стоимость).* Требования (объем текста, тематика).
- Отчетность. Ежедневная сводка собирается в Google Таблицу.
Промпты для нейросети вынесли во внешний сервис — клиент может редактировать их без перезапуска всей системы. Если внешний сервис недоступен, автоматически включается встроенный резервный промпт.
Как это работает для команды
Агентство больше не занимается ручной рассылкой. Вся инфраструктура (12 контейнеров, 16 эндпоинтов и 5 сценариев в n8n) работает автономно.
Прогрев ящиков. Чтобы рассылки не улетали в спам, реализован автоматический прогрев. Клиенту достаточно просто добавить новый ящик в базу данных — система подхватывает его и начинает прогрев по графику: первые 3 дня до 10 писем, затем до 20, до 30, и с 15-го дня выходит на плато в 50 писем. Никаких ручных настроек не требуется.
Работа с ответами. Менеджер подключается только тогда, когда нужен человек. Если нейросеть определяет ответ как «Уточнение», менеджер получает уведомление в Telegram: «Донор [сайт] просит уточнить: [фрагмент]». Если это «Согласие», в чат падает цена и условия размещения.
С какими сложностями столкнулись
Проблема: Хостинг клиента блокировал порты для отправки почты.
Решение: Перенесли логику отправки писем внутрь изолированной контейнерной сети, где этих ограничений нет.
Проблема: Алгоритм прогрева ящиков работал по скользящему 24-часовому окну, а не по календарным суткам (если запустить рассылку в 15:00, лимит обновится только в 15:00 следующего дня).
Решение: Задокументировали эту механику как известное ограничение, чтобы команда учитывала ее при планировании.
Проблема: При первом тестовом запуске возникло 7 ошибок в интеграции с клиентской средой.
Решение: Отладили и исправили все баги за одну рабочую сессию. Для страховки в систему заложено 113 автоматических тестов.
Ручной аутрич — это рутина, которая съедала недели рабочего времени наших специалистов. Автоматизация превратила этот процесс в предсказуемый конвейер. Теперь менеджеры работают только с теплыми лидами в Telegram, а поиск и рассылка работают фоном.
„
Максим, Руководитель проектов NeuroB2B
Сравнение процессов
| Этап | Было (вручную) | Стало (автоматизация) |
| Сбор контактов и писем | Парсинг и написание руками | AI генерирует письма, скрипты собирают email |
| Классификация ответов | Менеджер читает почту | Gemini размечает ответы и достает цены |
| Скорость на 1000 доноров | 4–8 недель работы | 1–2 часа фоновой работы системы |
Результат
За ~18 рабочих дней мы развернули систему, которая полностью заменила ручной труд на этапе холодного аутрича.
- Время Полный цикл от поиска до отчета теперь занимает 1–2 часа вместо 4–8 недель.
- Экономика Поддержание инфраструктуры стоит ~$70 в месяц (оплата токенов нейросети и сервиса метрик), так как система построена на решениях с открытым исходным кодом. Использование готовых SaaS-аналогов обошлось бы агентству в $2,500–5,000 ежемесячно.
- Текущие показатели За первые запуски система автоматически нашла 97 целевых доноров, извлекла 381 контакт, отправила 64 письма по алгоритмам прогрева и уже получила первые 4 ответа от вебмастеров (конверсия 6.25%), корректно их классифицировав.
