Маркетинг после алгоритмов: как брендам не потерять идентичность в эпоху ИИ

Сегодня маркетолог не ограничен в инструментах: ИИ умеет генерировать тексты, визуалы и идеи за секунды. Однако в 2024 году объём ИИ-статей уже превысил количество материалов, написанных людьми, а пользователь в среднем уделяет посту в соцсети всего около восьми секунд. В статье Татьяна Канонерова, СМО социальной сети для нетворкинга «Сетка», рассказывает, как брендам не раствориться в потоке ИИ-контента и зачем инвестировать в насмотренность команды.

Татьяна Канонерова, СМО социальной сети для нетворкинга «Сетка»

Взаимоотношения с ИИ в маркетинге «Сетки»

В «Сетке» нейросети используют как инструмент для рутинной и подготовительной работы: поиска первичной фактуры, генерации идей для брейнштормов и драфтов. Профит очевиден: команда избавляется от операционки и освобождает время для задач, которые требуют участия человека.

При этом генеративные инструменты не используют для формирования стратегии и ключевых смыслов бренда. Стратегический маркетинг — это часто работа с неизвестностью и долгосрочными рисками, зонами, где у алгоритмов нет универсальных шаблонов. Ошибки в выборе направления задают неверную рамку для всей последующей коммуникации, поэтому вопросы позиционирования по-прежнему остаются за командой.

Кадр из ИИ-ролика «Сетки»

Отдельная задача для маркетологов сегодня — не перестраивать работу под ИИ, а вписать инструменты в уже существующие процессы. Опыт, который команды вроде «Сетки» нарабатывают через практику, постепенно оформляется в методологию.

ИИ-брейншторм: креативность под влиянием алгоритмов

Эпоха страха перед чистым листом ушла в прошлое: теперь ИИ за тридцать секунд кладёт на стол 50 гипотез. Однако нужно быть готовыми к особенностям такой коллабы: повышая креативность отдельных концепций, ИИ одновременно сужает разнообразие общего набора идей.

Нейросети прежде всего инструмент для тех, кто уже обладает насмотренностью и критическим мышлением. Качество ИИ-брейншторма зависит не от «мощности» модели, а от того «багажа», с которым к ней приходят.

Результат определяется тем, как сформулирован запрос и насколько полный контекст задан системе. Какие бизнес-задачи должен решать креатив, на кого он рассчитан, проверялись ли какие-то гипотезы — всё это нужно прописать до того, как нажать Enter.

Кадр из ИИ-ролика «Сетки»

Поскольку языковые модели опираются на существующие паттерны из обучающих данных, они не «создают идеи с нуля», а мастерски компилируют уже известные закономерности. Если вовремя не перехватить инициативу, это может привести к зацикливанию: человек подсознательно привязывается к первым предложенным вариантам и перестаёт искать альтернативы. Это риск, который легко не заметить, если передать чат-ботам саму суть творческого поиска.

Хотя совместная работа с ИИ может дать мощный буст здесь и сейчас, специалисты, привыкшие опираться на нейросети, со временем хуже генерируют идеи самостоятельно. В «Сетке» к партнёрству с ИИ подходят осознанно: команда постоянно прокачивает насмотренность на внутренних синках и воркшопах, где разбирает сильные кейсы.

Кадр из ИИ-ролика «Сетки»

В задачах на визуал тоже есть свои нюансы. Генераторы изображений часто проигрывают в оригинальности даже людям без дизайнерского бэкграунда. Им не хватает той самой «чуйки», которая наработана у профи годами. Но когда процессом начинает рулить опытный специалист, результат меняется: точнее поставленная задача вытягивает качество на другой уровень.

Как «Сетка» сократила бюджет видеопродакшена в четыре раза с помощью ИИ

Совместно с агентством The Clients команда «Сетки» разработала креативную концепцию «Карьерные джунгли», в основе которой на рынок труда взглянули как на дикую природу. Сюжет выстроен вокруг метафоры «профессиональных джунглей», где легко потеряться без полезных связей, нетворкинга и профессионального сообщества внутри социальной сети.

ИИ-ролик «Сетки»

Перед командой стояли сразу несколько задач: быстро запустить кампанию, уложиться в бюджет, сохранить единый визуальный стиль бренда и при этом избежать эффекта «зловещей долины», из-за которого ИИ-контент может выглядеть неестественным. При классическом продакшене на такой визуальный ряд ушли бы недели съёмок и значительный объём дорогостоящей компьютерной графики. Чтобы быстрее реализовать задумку, команда использовала нейросети.

В ходе работы сгенерировали более 1 000 кадров. Из них собрали три ролика-виньетки, где рабочий быт IT-специалистов переплетается с тропическими лесами. Сама генерация стала только частью процесса: основной объём работы пришёлся на постобработку: доработку кадров, цветокоррекцию и «причёсывание» визуала, чтобы ролики выглядели цельно и соответствовали общей эстетике.

Главный финансовый итог эксперимента — снижение стоимости производства продакшена в четыре раза. ИИ позволил команде не только вписаться в график, но и заметно сэкономить ресурсы, при этом сохранив динамику и качество финального результата.

Доверяют ли брендам, которые используют ИИ

Многие бренды до сих пор осторожничают и не спешат публично признавать, что они используют нейросети. При этом аудитория в целом не отвергает ИИ-контент в маркетинговых коммуникациях. Лояльность пользователей определяется не происхождением месседжа, а его финальным качеством и достоверностью.

В «Сетке» стараются сохранять прозрачность и последовательность коммуникации. Если ИИ-контент не вводит в заблуждение, попадает в tone of voice, визуальный язык бренда и откликается у аудитории, он не становится проблемой сам по себе.

Как меняется роль маркетолога

Страж консистентности. Модели обновляются, подрядчики приходят со своими промптами, чат-бот приписывает бренду чужие ценности. Удерживать цельность коммуникации в этих условиях — отдельная работа. Команды всё чаще нарабатывают эти навыки через опыт коллег или внешнее обучение на курсах от edtech-платформ, вроде Яндекс Практикума, где выстраивают системную работу с ИИ без потери бренд-идентичности.

Архитектор процессов. Маркетолог теперь может дирижировать целыми пайплайнами из нейросетей, сервисов аналитики и автоматизаций. Нужно нарабатывать базу знаний лучших практик и внутренних гайдлайнов работы с ИИ: описать бренд-систему, организовать хранение удачных промптов, разработать чек-листы качества для ИИ-контента, чтобы удерживать планку в потоке нейрослопа.

И даже немного разработчик. Сегодня маркетолог может собрать себе цифровых помощников, не имея навыков программирования. Вот три задачи, которые можно делегировать ИИ-агентам уже сейчас:

• Агент-ресечер. Собирает фактуру для командного брейншторма на основе полученного референса и готовит драфт концепта.

• Генератор референсов. Превращает идею в черновой визуал для подрядчика — с композицией, настроением и ключевыми элементами.

• Адаптер трендов. Упаковывает вирусный формат в фирменную обёртку чтобы оперативно «залететь» в тренд, не привлекая дизайнеров.

К чему готовиться маркетинговым командам в эпоху ИИ-контента

Маркетинг меняется: процессы ускоряются, результаты оцифровываются до пикселя, а предиктивная аналитика угадывает запрос пользователя раньше него самого.

Яркий креатив сам по себе уже не работает — нужна комбинация факторов: точная работа со смыслами, выбор каналов и умение быстро довести до результата. Главным навыком маркетолога становится адаптивность: быстро перестроить процессы и организовать обмен знаниями внутри команды.

Параллельно формируются тренды в ИИ-контенте — растёт запрос на «человеческое»: естественное несовершенство и шероховатость. При этом усиливается ценность того, что ИИ не закрывает: работа в офлайне, живой контакт, способность уловить эмоцию.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.