Маркетологи в мобайле. Спецвыпуск о нейросетях. Александр Мальцев, CMO Яндекс Браузера

Больше интервью и экспертных материалов в Telegram-канале Rocket10 и ВКонтакте. Подписывайтесь!

Нейросети уже сильно бустят скорость создания и вариативность креативов, но высокое качество финальных вариантов также зависит от маркетологов и дизайнеров.

Александр, привет! Спасибо, что пришёл к нам в проект и предложил поговорить на такую интересную тему. Расскажи для начала о себе: как ты начал заниматься маркетингом, над чем работаешь сейчас, на каких задачах держишь фокус?

Профильного маркетингового образования у меня не было: я учился на менеджера по внешней торговле, а маркетинг подтягивал сам — читал TechCrunch и Business Insider, пробовал делать что-то на практике. В 2013 запустил онлайн-продажи дизайнерских товаров и погрузился в закупку трафика — тогда соцсети давали огромные объёмы и сильную эффективность. С этим опытом перешёл в eBay на перформанс и SMM, затем возглавил B2C-маркетинг международного eBay, позже — маркетинг Яндекс Путешествий и Playrix. А также консультировал крупные IT-бренды. С 2023 года я руковожу маркетингом Яндекс Браузера: растим активную аудиторию и долю рынка, формулируем продуктовое видение, повышаем знание ценности Браузера. 

В прошлом году мы достигли знаковой цели — обошли Chrome по популярности и заняли первое место в России. Теперь расширяемся в новые категории, в том числе — в категорию AI-приложений для работы.

Я держу фокус на трёх типах задач:

1. Развитие команды: выделяю время на развитие людей, постановку целей по OKR и создание продуктивной рабочей среды, где каждый понимает свой вклад в общий результат и знает фреймворки работы для достижения целей команды.

2. Продукт и маркетинг: глубоко погружаюсь в то, как эффективно делать крупные запуски, которые действительно меняют пользовательский опыт и восприятие продукта. Например, недавние запуски нейросетевых функций Алисы в Поиске и Браузере, а также перевод видео с сохранением оригинальных голосов и интонаций.

3. Внедрение AI: активно ищу способы улучшения рабочих процессов команды с помощью AI — от создания креативов до аналитики и предсказания трендов. Это уже не просто интерес, а необходимость, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Когда нейросети перестали быть «фишкой» и стали рабочим инструментом в вашем перформанс-маркетинге? Как это происходило? Где проходит граница между хайпом и практической пользой?

Граница между хайпом и пользой проходит по наличию предсказуемого результата для бизнеса. В нашем случае практическая польза появилась после того, как мы определили для своей работы с нейросетями чёткие и измеримые цели:

• От «погенерить прикольные креативы и хайпануть» — к «повысить привлечение пользователей на 15% за счёт новых нейросетевых подходов».

• От «поиграться с хайповыми видео» — к «производить в два раза больше успешных креативов без дополнительного найма».

Наш процесс внедрения AI идёт постоянно, так как каждый месяц появляются новые модели и решения. Чтобы в команде приживались новые методики работы, мы обязательно выделяем:

• роль AI-маркетолога, думающего только о задачах роста эффективности за счёт нейросетей;

• время на задачи, эксперименты и обучение с AI (сейчас это 1–2 полноценных рабочих дня в неделю);

• фокус команды на системную работу и оценку эффективности разных нейросетевых решений: создание библиотек знаний, сбор баз удачных и провалившихся промптов, регулярный мониторинг новинок и адаптация работающих решений под свои задачи. 

Настоящая польза — это когда нейросеть становится не «волшебной палочкой», а управляемым и предсказуемым инструментом, встроенным в ежедневную работу команды.

В каких зонах воронки вы уже внедрили AI/ML: креатив, таргетинг, закупка, анализ? Где он дал наибольший эффект? Что в итоге осталось «на людях»? Что пока точно не стоит автоматизировать?

Мы активно используем AI/ML на нескольких этапах воронки, но наибольший и самый быстрый эффект прямо сейчас я вижу в креативе и анализе.

Что касается креативов, то тут AI стал незаменимым инструментом для масштабирования и ускорения. С его помощью мы генерируем большое количество вариаций трендовых креативов для A/B-тестирования. Это позволяет не просто создавать баннеры и видео, а быстро адаптировать виральные нейросетевые генерации под наш бренд и проверять десяток гипотез за то время, которое раньше уходило на создание одной. Наибольший эффект AI даёт в производстве видео и статичных баннеров, UGC-стилизованного контента и персонализации in-app-коммуникаций для разных сегментов аудитории.

В анализе моя команда использует AI для выявления успешных и провалившихся креативов и генерации советов по улучшению текущих. Для таких целей нейросеть работает на нашей собственной базе знаний — история закупки успешных и провальных креативов с метриками и разложение креатива на объекты, из которых он состоит. 

В последнюю очередь я бы использовал AI для стратегии и постановки целей. Нейросеть может предложить тактику, но не может определить миссию бренда, бизнес-цели и принять на себя ответственность за результат. Эта работа на 100% остаётся за человеком.

Также не стоит делегировать нейросетям эмоциональные и имиджевые кампании: как показывают провалы вроде рождественской рекламы Coca-Cola или кейса Vogue с AI-моделью, нейросети плохо справляются со сложными человеческими эмоциями, культурными нюансами и созданием «души» бренда. Здесь нужен человек.

И, конечно, построение отношений и переговоры: договориться со стейкхолдерами, проявить эмпатию или настойчивость, управлять командой — это чисто человеческие навыки.

В итоге AI забирает рутину, а человек остаётся дирижёром этого оркестра, отвечая за стратегию, креативное видение и управление рисками.

Нейросети в закупке — это пока про автоматизацию или уже про полноценную стратегию? Могут ли они сейчас заменить медиабайера в принятии решений?

В нашем случае — это автоматизация и хайлайты инсайтов для трафик-менеджеров и дизайнеров, чтобы команда могла принимать более быстрые и эффективные решения. Мы не стремимся заменить человека, а хотим сделать большую часть рутинной работы за него и предоставить максимум важных вводных для принятия и реализации оптимальных решений.

Креативы, сгенерированные AI, всё чаще мелькают среди баннеров и видео. Какой процент таких креативов реально даёт результат — и что отличает работающий AI-креатив от проходного?

Success-rate у AI-креативов и обычных креативов практически одинаковый. В нашем случае около 20% новых креативов в уже работающих кампаниях действительно способны закрепиться в основе закупки. Этот процент справедлив для любого типа креативов. 

Влиять на success-rate могут не генерации c AI, а система их оценки и формулирования инсайтов для дизайнеров, редакторов и видеоспециалистов. 

Поэтому прямо сейчас мы активно занимаемся улучшением этой системы с помощью AI. Результат, который хотим получить: когда вместе с задачей на обновление креативов дизайнер получает анализ от AI в виде «в этом месяце лучше всего отработали вот эти семь элементов креатива — учти это в работе, а вот эти семь элементов полностью провалились — не стоит их использовать».

Есть ли у вас свой «рецепт» нейрокреатива: структура, формат, подход к брифу?

Да. Мы работаем по чёткой схеме, чтобы «магия» ИИ превращалась в воспроизводимый результат. Каждый бриф на AI-креатив разбираем на четыре слоя.

Во-первых, формулируем креативную идею и «вайб» будущих визуалов. К идее всегда прилагаем визуальные примеры-референсы, чтобы команда и заказчик видели один и тот же образ.

Во-вторых, готовим исходный промпт-пакет: базовый промпт, вариации под разные сцены/ракурсы, подсказки по негативным промптам, указание конкретной модели/сети и версии. Прикладываем ссылки на источники трендов (мы ведём трендвотчинг через специальный Telegram-канал и раз в неделю забираем в работу лучшее — форматы, композиции, цветовые решения).

А в Telegram-канале Саши можно найти примеры промптов и методов внедрения нейросетей в работу.

В-третьих, фиксируем технический коридор: требования к длительности и ритму, размеры и пропорции, ограничения по шрифтам и цветам, набор бренд-ассетов, а также гайд для LoRA (Low-Rank Adaptation — метод лёгкой донастройки больших моделей без полного переобучения). Отдельно описываем «ценности/функции» бренда, которые должны считываться в каждом кадре: не только логотип, но и характер, интонация, обещание пользы.

В-четвёртых, добавляем методические подсказки для креативной команды: как адаптировать шаблон под рекламную задачу, какие сцены лучше «купят» внимание в первые секунды, где ставить текстовые опоры, какой момент оставить под CTA. Это избавляет от хаотичных итераций и ускоряет переход к тестам.

Насколько качественные сейчас инструменты генерации видео и изображений для рекламных целей? Где всё ещё нужен дизайнер, а где уже можно обойтись нейросетью?

Нейросети уже сильно бустят скорость создания и вариативность креативов, но высокое качество финальных вариантов также зависит от маркетологов и дизайнеров.

Приведу несколько примеров AI-креативов:

Статичный перформанс-креатив

Медийные видеокреативы

AI уверенно закрывает постановочные кадры, фоны, предметную графику, стилизации, быстрые композиционные эскизы. В видео — сториборды, аниматики, короткие сцены-переходы, «эффекты присутствия» и генеративные вставки. Но как только дело доходит до шрифтов, читаемых русских надписей, аккуратной типографики, точной цветокоррекции и пиксель-перфект работы с пэкшотом (от англ. packshot — ключевой кадр в рекламе, где обычно собраны все обязательные бренд-элементы: логотип, название продукта, выгода/оффер, цена или промо, CTA) — человек обязателен. 

Получается, мы идём гибридным путём: AI — для скорости вариантов и визуальной исследовательской части, а дизайнер — для финальной коррекции.

Какие метрики вы используете для оценки эффективности AI-инструментов? Например, снижали ли вы CPA за счёт нейрооптимизации? 

Мы смотрим на AI не как на «удешевление ради удешевления», а как на способ расширить эффективный масштаб. Поэтому у нас три ключевых критерия.

Первый — вклад в закупку. Как ранее отмечал Никита (Head of Performance Яндекс Браузера), нас интересует процент привлечения в перформанс-кампаниях, на который мы смогли вырасти в KPI через добавление AI-креативов. Мы стремимся масштабировать объём закупки с точки зрения KPI, поэтому не мыслим задачами снижения CPA, если ROI привлечённых пользователей попадает в KPI. Наоборот, мы увеличиваем бюджет закупки на AI-креативы до того момента, пока это будет попадать в целевую эффективность.

Второй — скорость производства. Мы измеряем, сколько подходящих для тестов креативов команда выдаёт за спринт из пяти рабочих дней. После внедрения AI этот показатель удвоился.

Третий — себестоимость единицы креатива. Мы стремимся снижать затраты без потери качества. На сегодня добились около −30% к стоимости производства одного креатива, потому что повторяемые элементы и вариации собираются быстрее, а часть рутинной ручной работы ложится на модели.

Если завтра все платформы предоставят автоматизированных AI-помощников для закупки — в чём будет роль маркетолога? Куда сместится зона ответственности специалистов?

Роль не исчезнет — она сместится выше по ценности. Специалисты делегируют часть своего времени AI-помощникам и сосредоточатся больше на задачах стратегии, анализа и улучшения эффективности работы, а также на креативной насмотренности и понимании инсайтов целевой аудитории. Мы уже видим такой тренд в работе наших команд. 

Если задать столь любимый многими вопрос «уволит ли нейросеть маркетолога?», ответ будет «нет», так как маркетолог сможет больше заниматься более сложными задачами, которые раньше страдали из-за нехватки времени.

Соответственно, сильно повысится уровень команд, особенно их техническая и креативная экспертизы. Также поднимется и планка ожидания от джунов — ведь часть их рутинных задач можно отдать AI.

Мне интересно наблюдать за этими изменениями. Я уверен, что рынок адаптируется к ним и извлечёт пользу, в том числе для профессионального развития маркетологов. 

Обычно в последнем вопросе мы спрашиваем, как прокачать свои скилы мобильному маркетологу. Но так как в этом выпуске мы говорим исключительно про нейронки, то и финал будет соответствующий. Поделись, что нужно изучать, чтобы быть с искусственным интеллектом «на ты, какие ресурсы помогают стать гуру нейросетей, а какие — позволяют следить за новинками.

Не буду скромным и порекомендую свой канал. Это самый простой способ узнавать про все популярные новинки нейросетей и нейросетевые креативы с промптами для их создания. Подпишитесь — и сможете ежедневно смотреть новые идеи для популярных в соцсетях нейрокреативов из 100+ каналов по AI.

А ещё отличный ресурс — There’s an AI for That — постоянно пополняемая библиотека разных AI-решений для маркетинговых и рабочих задач. Зарегистрируйтесь там и сможете дополнительно получать еженедельные письма со сводкой всего нового, что появилось и было протестировано AI-сообществом.

Спасибо, что прочитали это интервью! Пусть AI помогает работать для, а не вместо вас ????