Эра AI-native маркетинга: чего ждать в 2026

Искусственный интеллект (ИИ) больше не модный инструмент или катализатор отдельных функций в рабочем процессе. Его использование подразумевает перестройку всей бизнес-модели. И мы сейчас находимся в переходном периоде на пути к эре ИИ-ориентированных систем (AI-native), при которой в основе работы компаний лежит работа с нейросетями. Эта тенденция ярко проявляется в сфере маркетинга.

Глобальный рынок искусственного интеллекта в маркетинге вырастет с 11,58 млрд долларов в 2026 году до 51,64 млрд долларов к 2035 году со среднегодовым темпом роста в 18,07%, прогнозируют Business Research Insights. Сегодня ИИ используют 91% маркетинговых команд, что на 28% выше, чем годом ранее, следует из опроса компании Jasper. О том, как ИИ меняет процессы в маркетинге, рассказал эксперт Сбер Бизнес Софт.

От SEO к GEO: как нейросети изменили подход к поиску

Внедрение в поисковую выдачу функции нейроответов, которая предоставляет информацию без перехода на сайты, снизила показатели кликабельности ресурсов в органической выдаче до 50%, сообщало агентство Kokoc Performance.

Эта тенденция вызвала развитие GEO- (Generative Engine Optimization, оптимизация контента под генеративные поисковые системы и ИИ-модели) и AEO-маркетинга (Answer Engine Optimization, оптимизация контента под ИИ-ответы). Цель — сделать так, чтобы информация о бренде или информация с ресурсов компании попадала в выдачу ИИ. По данным агентства Demis Group, переходы на сайты из ответов нейросетей конвертируются в покупку 1,5–3 раза чаще, чем классический органический трафик. Поэтому компании задумываются об увеличении бюджетов на GEO- и AEO-оптимизацию, а в 2025 году почти половина (48%) компаний инвестировала в эту сферу 10–20% маркетингового бюджета, следует из данных Conductor.

ИИ как легальный способ работы с данными

Долгое время стандартом сбора данных о пользователе в маркетинге были сторонние файлы cookie (third-party cookies), а кросс-сайтовый трекинг лежал в основе персонализации. Однако нарастающее недовольство пользователей и ряд регуляторных ограничений вынудили компании задуматься об отказе от этого способа сбора данных и начать формирование альтернативного подхода — маркетинга с приоритетом приватности (privacy-first). Он основан на данных первой стороны (first-party), то есть информации, которую бренд собирает напрямую от пользователей на основе, например, их поведения на сайте или в приложении, взаимодействия с продуктом и сервисами, а также данных систем CRM (от англ. Customer Relationship Management — система управления взаимоотношениями с клиентами). Усилить эту стратегию позволяет искусственный интеллект, способный анализировать большие массивы данных с соблюдением конфиденциальности пользователей.

Гиперперсонализация бок о бок с ИИ

Тренд на гиперперсонализацию взаимодействия с клиентами с акцентом на эмоциональное вовлечение отмечают 44,7% российских маркетологов, сообщали Silver Mercury. Этот подход подразумевает, что искусственный интеллект в режиме реального времени адаптирует контент и предложения под каждого конкретного пользователя. Сервисы на базе ИИ анализируют поведение на сайтах, паттерны покупок, интересы из соцсетей и другие факторы, например, Сбер Таргет при составлении рекомендаций учитывает более 1,7 тысячи параметров поведения пользователей. Искусственный интеллект может прогнозировать предпочтения пользователя и предлагать рекламу в то время суток, когда он наиболее расположен к покупкам, или когда его геолокация находится рядом с магазином. Персонализация на основе ИИ может повысить удовлетворённость клиентов на 15–20%, увеличить выручку на 5–8% и снизить затраты на обслуживание до 30%, полагают в McKinsey.

ИИ-агенты возьмутся за дело

В 2025 году российский рынок ИИ-агентов составил 15–25 млрд рублей или порядка 30% от общего рынка платформ ИИ, следует из данных «Группы Астра». В маркетинге ИИ-агентов будут использовать более 60% брендов к 2028 году, прогнозируют в Gartner. Речь идёт о переходе от традиционных маркетинговых кампаний, которые включают в том числе рассылки по электронной почте, анонсы на веб-сайтах и рекламу в соцсетях к автономной работе ИИ-агентов. Они понимают задачу, анализируют данные и составляют план кампаний, а также принимают участие в его реализации. ИИ-агенты становятся незаменимым помощником в проведении маркетинговых компаний, охватывая в работе над ними весь путь клиента.

Компетенции персонала как фактор роста ИИ

В 20% российских компаний препятствиеми для внедрения ИИ становятся сложность интеграции технологий и сопротивление сотрудников, выяснили в Сбер Бизнес Софт. Чтобы эффективно работать с ИИ, необходимо в том числе учиться создавать запросы, однако это умеют делать на высоком уровне лишь 12% специалистов, следует из данных Ingate Group. При этом доля специалистов с базовым уровнем владения ИИ составила 45% в 2025 году.

Отсутствие большого количества специалистов высокого уровня тормозит скорость внедрения ИИ. Количество вакансий для специалистов, умеющих составлять промпты, то есть давать задания нейросети, в 2025 году выросло вдвое, сообщал Headhunter. Сегодня, по данным Ingate group, только 10–23% компаний проводят обучения ИИ для сотрудников. При этом ожидается, что к 2030 году Россия может войти в топ-5 стран мира по основным метрикам ИИ, поэтому очевидно, что и компании, и сотрудники должны сделать обучение работе с нейросетями одним из своих приоритетов. Переход к эре ИИ-ориентированных систем будет постепенным, и важно понимать, что ИИ может быть способен заменить только тех сотрудников, которые не обучаются работе с ним.

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