Ваш маркетинг нуждается в ИИ — и вот почему

ИИ и ML уже перестали быть экспериментом — это инструмент повседневной работы маркетолога. По данным Statista, рынок ИИ в рекламе будет расти в среднем на 30% в год. Также ожидается, что по итогам 2025 года более 80% рекламных платформ будут использовать ИИ для персонализации контента и улучшения клиентского опыта. Согласно отчету GroupM, в 2024 году 69,5% глобальных доходов от цифровой рекламы будут обеспечены с использованием ИИ. Прогнозируется, что к 2029 году этот показатель достигнет 90%.

Ежедневное же использование искусственного интеллекта достигло 43%. Именно такие данные приводятся в совместном исследовании американской компании Yext и агентства Researchscape International, в котором приняло участие 2237 совершеннолетних респондентов из США, Великобритании, Франции и Германии. Согласно исследованию, 75% пользователей стали обращаться к ИИ чаще, чем год назад, а почти половина (43%) делает это ежедневно. 53% респондентов прибегают к ИИ для получения коротких и прямых ответов, 42% — для поиска креативных идей.

ИИ стал не просто инструментом, а полноправным помощником в маркетинге и бизнесе. Он помогает лучше понимать аудиторию, точнее прогнозировать поведение, ускорять создание контента и глубже взаимодействовать с клиентами. При разумном использовании ИИ способен не заменить человека, а усилить его креативность и эффективность.

ИИ (Искусственный Интеллект, Artificial Intelligence) — это общее понятие, включающее разные подходы и модели, которые могут выполнять задачи, требующие интеллектуальных действий. Существует несколько ключевых типов искусственного интеллекта, которые активно используются сегодня.

Узкий

Он выполняет одну конкретную задачу: распознает речь, классифицирует изображения, управляет ставками в рекламе или рекомендует контент. В качестве примеров можно назвать алгоритмы YouTube, рекомендательные системы Netflix и голосовые ассистенты.

Генеративный

Основа этого ИИ — машинное обучение, с помощью которого модели распознают шаблоны, взаимосвязи и особенности. Генеративные модели — это следующий шаг после классического ML. В то время как традиционные ML-модели классифицируют или прогнозируют данные (например, распознают спам или предсказывают спрос), генеративные модели сами их создают. Например, они могут сгенерировать текст на заданную тему или создать изображение животного, которого не существует в природе.

Среди самых известных технологий:

Генеративный ИИ применяется во многих сферах — от финансов и здравоохранения до промышленности и развлечений. Например, банки используют чат-ботов для консультаций, борьбы с мошенничеством и в 78% банков уже внедрены автоматические системы кредитного скоринга на базе ИИ.

В здравоохранении ИИ ускоряет диагностику и анализ медицинских изображений, а в дизайне и мультимедиа он помогает генерировать визуалы и сценарии.

Среди преимуществ генеративного ИИ: экономия времени, рост показателей продуктивности, персонализация и автоматизация, улучшение клиентского опыта, ускорение исследований и анализа.

Тем не менее у технологии есть ограничения: высокая стоимость обучения моделей, возможные ошибки, вопросы конфиденциальности и сложность интерпретации решений («эффект черного ящика»).

Объяснимый

Технологии, которые позволяют «заглянуть внутрь» моделей ИИ и понять, как и почему они приняли то или иное решение. Это критически важно для доверия, особенно в высокорисковых сферах: финансов, медицины, безопасности.

Например, в маркетинге такие системы позволяют понять, почему была выбрана определенная аудитория для показа рекламы или как алгоритм определил наилучший креатив для конкретной группы пользователей, что повышает доверие клиентов и упрощает контроль над бюджетами.

Самообучающийся

Это ИИ, который может самостоятельно улучшать свои алгоритмы без постоянной настройки со стороны человека. Он адаптируется к новой информации, корректирует действия и «учится на лету».

Например, такие системы используются в динамическом ценообразовании, где алгоритмы на основе реального спроса и поведения пользователей могут оперативно изменять цены, максимизируя прибыль или минимизируя потери.

Маркетинг — одна из первых отраслей, где генеративный ИИ нашел массовое применение. С развитием LLM и ML-моделей, маркетологи получили новый инструмент для автоматизации, креатива и точного анализа поведения клиентов.

По данным исследования eMarketer, рекламодатели, которые применяют искусственный интеллект для настройки своих programmatic-кампаний, смогли повысить конверсию на 25% и сократить расходы на 15% по сравнению с теми, кто использует обычные методы. В отчете Interactive Advertising Bureau за 2024 год говорится, что 82% компаний, использующих ИИ в programmatic-рекламе, заметили серьезное улучшение точности таргетинга и рост отдачи от вложенных средств.

Как работает сейчас:

Генеративный ИИ уже умеет создавать тексты, придумывать рекламные слоганы, писать сценарии для видео и контента в соцсетях. Машинное обучение помогает анализировать поведение пользователей и предлагает персонализированные рекомендации, повышая вовлеченность и конверсию.

ИИ также активно используется для анализа больших массивов данных: он находит закономерности в поведении потребителей, определяет тренды и помогает формулировать гипотезы для A/B-тестов. Автоматизация клиентской поддержки через чат-ботов на базе LLM делает общение с брендом быстрее и эффективнее. А при планировании кампаний ИИ подсказывает оптимальные каналы, тексты и визуалы на основе исторических данных.

Что дальше:

Компании всё активнее внедряют языковые модели (LLM) в маркетинговые процессы — от креатива до клиентского сервиса. ИИ глубже интегрируется в платформы, CRM и другие инструменты, становясь полноценной частью экосистемы маркетинга. Особое внимание уделяется explainable AI — прозрачности и управляемости алгоритмов, что критично для безопасности и доверия пользователей.

У AdTech-экосистемы Hybrid есть собственная DSP — Hybrid Platform, которая является одной из крупнейших DSP на российском рынке (по версии интегрального рейтинга AdIndex). Она позволяет в реальном времени закупать рекламные показы по оптимальным ставкам и точечно достигать нужной аудитории. В основе платформы лежат ИИ и ML-модели, которые анализируют поток данных, оптимизируют стратегии закупок и автоматизируют процессы, обеспечивая максимальную эффективность рекламных кампаний.

Недавно все инструменты на основе искусственного интеллекта и машинного обучения были объединены в единый ИИ-комплекс решений Core AI, который объединяет ИИ и новый подход к взаимодействию человек-компьютер. Он позволяет автоматизировать, ускорять и усиливать весь цикл рекламной деятельности: от запуска до креатива и аналитики.

В комплекс Core AI входят инструменты для персонализации креативов, расширения аудитории, оптимизации кампаний, подбора инвентаря и размещения в релевантном контексте. А также ИИ-помощник Copilot для автоматизации запуска и настройки размещений. Это позволит освободиться от рутинных задач и выиграть время для творчества. Подробнее про Core AI можно прочитать в этой статье.

Компании, которые применяют искусственный интеллект в рекламе, показывают эффективность на 30% выше и тратят на 25% меньше денег, чем те, кто по-прежнему пользуется обычными способами продвижения, — отчет Gartner за 2024 год

ИИ и ML в маркетинге — это уже не отдельные функции, а неотъемлемая часть стратегии роста. Они становятся теми самыми невидимыми помощниками, которые ведут компанию к более точному пониманию своей аудитории и осмысленным рекламным решениям и к большему эффекту при меньших ресурсах. Поэтому, самое время изучить эти инструменты, чтобы вовремя воспользоваться всеми возможностями новых технологий для своих проектов.