1 000 000 сообщений = 131 живых лидов за 5 минут и 1000 рублей

Всем привет. Я разработчик бота @EasyScanner_bot, который сканирует чаты в телеграм 24/7 и ищет запросы на рекомендации фулфилментов (ФФ).

В этом посте хочу поделиться реальной историей моего клиента! За август 2026 года мой клиент получил 131 обращение от селлеров, которым прямо сейчас нужен склад, упаковка или отгрузка. Менеджер не сидел в чатах, не мониторил ленту и не нанимал специального человека «следить за сообщениями». Он получал готовые заявки в Telegram — по 5 штук в день.

Не верится? Давайте разберём на примере.

Для фулфилментов – каналов для поиска не так много.

Их можно разделить на два типа:

● Пассивные. Где КЛИЕНТ ищет вас САМ. Например: Авито, сарафанное радио, Яндекс Карты, реклама (таргет, контекстная, в тематических каналах), свои соц. сети и т.д.

● Активные. Где КЛИЕНТА находите ВЫ. Например: запрос на рекомендации в мессенджерах и деанонимизация или клидджекинг (когда вы зашли на какой-нибудь сайт, а потом вам звонят с предложением услуг).

Коротко о плюсах и минусах каждого способа

АВИТО – приходится конкурировать с такими же ФФ ценой, скоростью ответа, рейтингом. Плюс деньги в продвижение, потому что первые позиции занимают рекламные объявления.

САРАФАННОЕ РАДИО – хороший, но нестабильный канал трафика, приносящий единичных клиентов.

КАРТОЧКА НА ЯНДЕКС КАРТАХ – хороший и недорогой инструмент, но критериев для выбора именно вашего фулфилмента слишком много, а в картах преимущество не донести до клиента.

РЕКЛАМА – отличный вариант размещения на теплую аудиторию, но конверсии из просмотра рекламного поста в клиента крошечные. И стоит это обычно немалых денег.

СВОИ СОЦ. СЕТИ – это самый идеальный вариант. Но он очень долгий и дорогой. Нужно вложить кучу денег в СММ, рекламу своего блога, контент креатора, монтажера чтобы блог начал давать новых клиентов.

ДЕАНОНИМИЗАЦИЯ С ОБЗВОНОМ – не совсем этичный способ. Да и к тому же, требует колл центр, либо текстовую рассылку на выбранную базу. А рассылки из-за баннерной слепоты работают плохо.

И остается последний способ – когда селлеры сами ищут фулфилмент в каналах мессенджеров (в основном, в тг).

Селлеры пишут в чатах: «Посоветуйте ФФ в Москве», «Кто возит на Ozon FBS?», «Нужна упаковка, 1200 единиц в месяц».

Такое сообщение живёт минут двадцать, потом его смывает потоком. Чтобы такие сообщения ловить, нужно физически присутствовать в десятках чатов и читать их непрерывно. У активного чата поставщиков — 10–30 тысяч участников и сотни сообщений в день. Человек столько не прочитает. А если и прочитает, то из ста сообщений релевантными окажутся два.

Дальше начинается арифметика, которую редко проводят вслух. Менеджер на мониторинге чатов — это 60–80 тысяч рублей в месяц. Он читает, скажем, десять чатов, работает восемь часов из двадцати четырёх и пропускает всё, что написано ночью и в выходные. Утром, если он не поленится, через поиск посмотрит всё, что было в его отсутствие. И он всё равно устаёт и промахивается — на третьем часу однотипной ленты внимание проседает у кого угодно.

Он ищет сообщения в чата 24/7, которые ввёл пользователь бота. Сообщения должны содержать ключевые слова, которые так же настраивает сам пользователь. Сканирование ведется онлайн и задержка между опубликованным сообщением в телеграм чате и уведомлением о найденном сообщении пользователя бота не превышает 1-2 минут.

Система состоит из трёх слоёв, и каждый отсекает лишнее.

Слой первый: чтение. В чатах присутствует не бот в привычном смысле, а обычный Telegram-аккаунт, работающий через клиентский API. Это принципиально: бот-аккаунт в чужой чат не добавить без прав администратора, а обычный участник читает ленту так же, как любой человек. Один такой аккаунт держит связь с несколькими сотнями чатов одновременно и получает сообщения в момент отправки.

Слой второй: грубый фильтр. Сообщения прогоняются через список ключевых слов, которые добавляет сам фулфилмент в бот — с учётом словоформ. «Фулфилмент», «фулл», «фф», «фбс», «нужен склад», «отгрузка», «прайс». Этот слой дешёвый и быстрый, его задача — отбросить 95% ленты, не тратя ни копейки.

Слой третий: языковая модель. Вот здесь начинается интересное. Слово «фулфилмент» встречается в двух совершенно разных сообщениях:

● «Ищу фулфилмент в Москве, 500 позиций, кто возьмёт?»

● «Наш фулфилмент работает с FBO и FBS, адресное хранение, 1С, пишите в личку»

Первое — заявка. Второе — реклама конкурента. Для списка ключевых слов они неразличимы, для модели — очевидно разные. Модель отвечает на один вопрос: это человек, который ищет услугу, или это тот, кто её предлагает? И заодно проверяет географию — заявка из Новосибирска бесполезна для ФФ, у которого склад в Москве. Прошло фильтр — приходит уведомление с текстом сообщения, ссылкой на автора и названием чата. Не прошло — остаётся в журнале с указанием причины отказа, чтобы фильтр можно было проверить и поправить.

Теперь вернёмся к задаче пользователя и разберем цифры. Цифры реальные и выгружены из базы данных бота:

Настройки задачи в боте:

Регион: Москва; Услуги: работа с FBO и FBS; Мониторинг: 95 чатов, 26 ключевых слов. Период — 1-25 августа.

Просканировано 841 426 сообщений

Прошло грубый фильтр 17 380 сообщений

Отсеяно как нецелевые 17 249 сообщений

Подтверждённых заявок 131 штука

В среднем в день ~5 штук

Доля целевых от проверенного 0,75%

Обратите внимание на третье число. 17 249 сообщений — это то, что ФФ не прочитал. Каждое из них содержало одно из его ключевых слов, каждое выглядело потенциально релевантным, и каждое оказалось мусором: реклама конкурентов, приветствия ботов-модераторов, обсуждения новостей маркетплейсов. Чтобы вручную добраться до 131 заявки, пришлось бы прочитать все семнадцать тысяч.

Ещё одно наблюдение из тех же данных: один чат дал 78 заявок из 131 — почти шестьдесят процентов. Остальные 94 чата в сумме дали остальное. Это типичная картина: результат делает не количество источников, а попадание в правильный.

Найти сообщение – это полдела.

Дальше надо написать потенциальному клиенту. А как быть первым?

Факт: 78% покупателей совершают сделку с той компанией, которая ответила первой.

Ответ прост: поручить это AI-менеджеру: он напишет от лица компании, уточнит объём, категорию товара и нужные операции, а готовый контакт с собранными вводными передаст менеджеру-человеку.

AI-модель отвечает по базе знаний компании — прайсу, условиям, географии, — а не сочиняет.

Если хочется держать весь процесс под контролем - ассистента можно не включать.

Как посмотреть что фильтрует бот?

У бота есть журнал с объяснениями. Каждое решение фильтра сохраняется: текст сообщения, вердикт, причина, уверенность модели, чат, автор, сработавшие слова. Выгружается в Excel. Это не отчётность ради отчётности — по журналу видно, какие слова приносят заявки, а какие только жгут бюджет на модель.

Подписка — от 999 ₽ в месяц (данные на 2 сентября 2026 года). Для сравнения: менеджер на той же задаче — 60–80 тысяч, и он спит по ночам.

Система подходит фулфилментам, логистике, поставщикам услуг для маркетплейсов — всем, чьи клиенты обсуждают свои задачи публично. Не подходит тем, у кого спрос не проговаривается в чатах: там ловить нечего, и честнее сказать это сразу.

Как можно проверить работу бота?

Если хотите попробовать — @EasyScanner_bot. Первая неделя бесплатная.

Единственное, что действительно требует внимания на старте, — список чатов и ключевых слов. Как показывают цифры выше, именно они определяют, будет у вас 131 заявка или одна. Чтобы шел постоянный поток лидов, надо вбить от 60 чатов и от 20 ключевых слов. В примере клиента было 95 чатов и 26 ключевых слов.

Спасибо что прочитали статью.

Ответьте, пожалуйста, полезен был бы такой сканнер в вашей нише? Напишите в комментариях