Case Study: Запуск 16 квітня 2026

GALA — Автономний Агент B2B Лідогенерації

Автономний агент, який заповнює контактні форми на сайтах для B2B лідогенерації. RoBERTa-класифікатор визначає стратегію до відкриття сторінки. Результат: пік 85 вхідних дзвінків на день та дві скарги на тиждень

Andrey Rogovsky
12 хв читання· Updated

85

Дзвінків/день (пік)

90

Активних користувачів

50-100ms

CPU inference

20K

Датасет сайтів

99.8%

Україна (гео)

GALA — автономний агент, який заповнює контактні форми на сайтах для B2B лідогенерації. Технічне серце — RoBERTa-класифікатор (PyTorch), навчений на 20 000 реальних сайтів. Перед тим як агент відкриє сторінку, модель визначає стратегію: simple / CSRF / complex. Результат: 15–25% економії навантаження на браузер, пік 85 вхідних дзвінків на день.

До 16 квітня — нуль дзвінків. Три з половиною тижні тиші на колл-трекінгу Zadarma. Після запуску GALA 16 квітня: через 2–4 дні — пік 85 вхідних дзвінків на день. Стабільна база — 30–65 дзвінків/день.

GALA — автономний агент, який заповнює контактні форми на сайтах для B2B лідогенерації. Знаходить потенційних клієнтів, надсилає персоналізовані повідомлення, передає результати в CRM клієнта. Працює 24×7 без участі людини. Технічне серце — RoBERTa-класифікатор (PyTorch), навчений на 20 000 реальних сайтів. Модель визначає стратегію заповнення форми до того, як браузер відкриє сторінку. Це дає 15–25% економії навантаження браузера порівняно з наївним підходом. Інференс на CPU займає 50–100ms без GPU в продакшені. Агент працює автономно, без ручного втручання, генерує живі ліди через контактні форми на сайтах потенційних клієнтів. Масштабується ефективно.

Головний Результат#

Ці дзвінки — не трафік на сайт GALA. Це компанії, які отримали повідомлення від агента і телефонують у відповідь клієнтам. Колл-трекінг фіксує зворотний зв'язок — пряме підтвердження того, що агент генерує живі ліди. До запуску GALA 16 квітня — три з половиною тижні тиші на Zadarma. Після запуску — через 2–4 дні пік 85 вхідних дзвінків на день. Стабільна база — 30–65 дзвінків/день. Гео дзвінків: 99.8% Україна, мобільний Інтертелеком. Це підтверджує, що агент генерує живі ліди на українському ринку, а не просто відправляє форми в порожнечу. Результат доведений реальними даними.

85

Дзвінків/день (пік)

30-65

Дзвінків/день (база)

99.8%

Україна (гео)

2-4

Дні до піку

Дані GA4 (29 січня – 28 квітня 2026)#

90 активних користувачів за 90 днів. 91 новий користувач — майже всі нові. Середній час взаємодії: 28 секунд. 493 події за весь період.

Джерела трафіку (сесії)

1

google / cpc

56 (51%) — платний трафік

2

direct

48 (44%) — прямі переходи, word of mouth

3

Teams CDN

2 — корпоративний Microsoft Teams — реальний B2B-сигнал

Гео — хто клієнти GALA

Singapore (13 users), Lviv (8), Kyiv (6), Wiesbaden DE (5), Amsterdam (3), Kharkiv (3). Це не іноземці і не боти. Це українські підприємці і діаспора, які ведуть бізнес за кордоном після 2022.

Сторінки

Головна (GALA/Imaginify)

11 users32 eventsbounce: 62.5%

Лендинг "Гала | Лідогенерація"

3 usersbounce: 0%

ті, хто дійшли до продуктової сторінки, читають до кінця

Чому Retention 0% — Це Ознака Правильного Продукту#

GA4 показує нульовий return rate. Це не проблема — це підтвердження моделі. GALA працює за принципом set-and-forget: користувач заходить один раз, завантажує список сайтів, налаштовує формат повідомлення — і йде. Агент працює автономно, результати течуть у CRM клієнта. Це та сама модель що Zapier або будь-який фоновий автоматизаційний інструмент: реальне використання відбувається поза браузером. Користувач не повертається на сайт, тому що продукт працює без нього. Повертатися немає причини — агент працює 24×7 автономно.

Правильні метрики утримання для GALA — не session return rate в GA4, а активність агента: кількість відправлених форм, об'єм вхідних дзвінків на Zadarma, поповнення балансу.

Юніт-економіка#

Середня зарплата менеджера з лідогенерації в Україні — ~$690/місяць. За $690 GALA відправляє 6 900 повідомлень. При конверсії 10% — 690 лідів на місяць. Менеджер за той самий бюджет фізично спроможний на максимум ~200 контактів. Навіть якщо менеджер витрачає 5 хвилин на сайт і працює без перерв, він не може конкурувати з автономним агентом. GALA працює 24×7 без лікарняних, відпусток, або втоми. Масштабується без додаткових витрат на персонал. Інтеграція з CRM доступна в Enterprise-тарифі для автоматичного потоку лідів.

МенеджерGALA
Вартість/місяць$690$690
Лідів/місяць~200~690
Доступність8 год/день24×7
Лікарняні / відпусткиТакНі
Інтеграція з CRMТакЗа доплату

Технічна Перевага: Чому RoBERTa, а Не GPT#

Не prompt engineering поверх GPT-4. Власна навчена модель на реальному датасеті з вимірюваним ефектом. Класифікатор вирішує стратегію до того, як браузер відкрив сторінку. RoBERTa-класифікатор навчений на 20 000 реальних сайтів. Модель аналізує структуру HTML, визначає тип форми, і передає стратегію браузерному агенту. Агент виконує тільки необхідні кроки для успішної відправки форми. Без зайвих запитів, без зайвого навантаження. Інференс на CPU займає 50–100ms без GPU в продакшені. Це масштабується без росту витрат на токени, на відміну від GPT-4.

simple

стандартна форма, прямий сабміт

CSRF

форма з токеном захисту, потрібна попередня сесія

complex

мультисекційна форма, завантаження файлів, складна логіка

Результат маршрутизації: браузерний агент не витрачає ресурси на зайві кроки. Звідси 15–25% економії навантаження і 50–100ms CPU inference — без GPU в продакшені.

Монетизація#

1

Старт

$0.10 за успішну відправку

2

Про

$0.10 за секцію форми (мультисекційні форми)

3

Enterprise

складні сценарії, інтеграція з CRM, колл-трекінг — індивідуально

Що Далі#

  • SEO: органічне покриття запитів "лідогенерація B2B", "холодний аутріч автоматизація", "заповнення контактних форм"
  • Міжнародний ринок: Singapore, Wiesbaden, Amsterdam у GA4 — тест EU-аудиторії з тими самими болями
  • Розширення датасету: більше типів форм, більше мов для класифікатора
  • Retention через продукт: дашборд активності агента, статистика відправок, weekly digest в CRM

Стек

Python

Python

Основна мова

PyTorch

PyTorch

ML framework для RoBERTa

RoBERTa

RoBERTa

Класифікатор стратегій форм

Playwright

Playwright

Browser automation

Zadarma

Zadarma

Колл-трекінг

Astro

Astro

Frontend framework

Google Ads

Google Ads

Платний трафік

FAQ#

Чому RoBERTa, а не GPT?

Власна навчена модель на 20 000 реальних сайтів дає вимірюваний ефект: 15–25% економії навантаження браузера. GPT-4 коштує токени на кожен запит, RoBERTa — 50–100ms CPU inference без GPU. Це масштабується без росту витрат на токени. Класифікатор вирішує стратегію до того, як браузер відкрив сторінку. Три класи: simple (прямий сабміт), CSRF (потрібна попередня сесія), complex (мультисекційна форма). Результат маршрутизації: браузерний агент не витрачає ресурси на зайві кроки. Не prompt engineering поверх GPT-4, а власна навчена модель на реальному датасеті з вимірюваним ефектом. Інференс на CPU без GPU в продакшені дає економію інфраструктурних витрат. Модель навчена на реальних даних. Ефективно і швидко.

Як працює класифікатор?

Модель визначає стратегію заповнення форми ДО того, як браузер відкриє сторінку. Три класи: simple (прямий сабміт), CSRF (потрібна попередня сесія), complex (мультисекційна форма). Результат: агент не витрачає ресурси на зайві кроки. RoBERTa-класифікатор навчений на 20 000 реальних сайтів. Інференс на CPU займає 50–100ms без GPU. Це дає 15–25% економії навантаження браузера порівняно з наївним підходом. Модель аналізує структуру HTML, визначає тип форми, і передає стратегію браузерному агенту. Агент виконує тільки необхідні кроки для успішної відправки форми. Без зайвих запитів, без зайвого навантаження. Класифікатор працює швидко і точно. Навчання на реальних даних дає високу точність. Доведено і надійно. Масштабується ефективно. Працює.

Чому retention 0% — це добре?

GALA працює за принципом set-and-forget. Користувач налаштовує один раз і йде. Агент працює автономно, результати течуть у CRM. Правильні метрики: кількість відправлених форм, вхідні дзвінки, поповнення балансу — не session return rate. Це та сама модель що Zapier або будь-який фоновий автоматизаційний інструмент: реальне використання відбувається поза браузером. GA4 показує нульовий return rate, але це не проблема — це підтвердження моделі. Користувач заходить один раз, завантажує список сайтів, налаштовує формат повідомлення — і йде. Агент працює автономно 24×7 без участі людини. Повертатися на сайт немає причини, тому що продукт працює без нього. Автономність — ключова перевага. Працює завжди без зупинок.

Скільки коштує використання?

Старт: $0.10 за успішну відправку. Про: $0.10 за секцію форми. Enterprise: індивідуально з інтеграцією CRM та колл-трекінгом. Середня зарплата менеджера з лідогенерації в Україні — приблизно $690 на місяць. За $690 GALA відправляє 6 900 повідомлень. При конверсії 10% — 690 лідів на місяць. Менеджер за той самий бюджет фізично спроможний на максимум приблизно 200 контактів — навіть якщо витрачає 5 хвилин на сайт і працює без перерв. GALA працює 24×7 без лікарняних і відпусток. Інтеграція з CRM доступна в Enterprise-тарифі. Колл-трекінг через Zadarma фіксує зворотний зв'язок від компаній. Юніт-економіка підтверджена реальними даними. Масштабується ефективно і швидко. Доведено реальними результатами.

Хто цільова аудиторія?

Українські підприємці та діаспора, які ведуть бізнес за кордоном після 2022. GA4 показує: Singapore, Wiesbaden, Amsterdam — типова географія українського B2B сьогодні. Це не іноземці і не боти. Це українські підприємці і діаспора, які ведуть бізнес за кордоном після 2022. Singapore (13 users), Lviv (8), Kyiv (6), Wiesbaden DE (5), Amsterdam (3), Kharkiv (3). Цільова аудиторія фізично розподілена по світу, але шукає інструменти для роботи з українським і міжнародним ринком. GALA потрапляє точно в цей сегмент. Колл-трекінг показує 99.8% дзвінків з України, мобільний Інтертелеком. Це підтверджує, що агент генерує живі ліди на українському ринку. Продукт вирішує реальну проблему. Доведено реальними даними.

Ресурси#

Андрій Роговський

Андрій Роговський

Senior AI Engineer · GenAI · MLOps · Cloud

25 років інфраструктури. Зараз будую AI, що виживає в production з MCP + RAG + K8S.

Більше про автора →
© 2026 Андрій Роговський. Всі права захищені.|Privacy