В нашей традиционной рубрике «ИИ-контент» мы решили спросить у чат-бота GPT-5 mini о том, что будет популярным в 2026 году в теме «ИИ в маркетинге». И дополнили его наброски своими комментариями.
Вопрос звучал так:
– Какие темы на стыке ИИ и маркетинга входят в топ-15 самых популярных? Можешь привести примеры с цифрами?
Ответ получился интересным. Это, конечно, не инструкция к действию. Но повод для размышления. Мы дополнили ответы ИИ определениями, некоторые из которых оказались слишком узко-специфичными.
Что ответил GPT-5 mini и как мы на это среагировали?
Отличный запрос – вот скомпилированный список из 15 самых популярных тем на стыке ИИ и маркетинга. Перечень создан на базе общего анализа рынка, на проверке трендов публикаций, на поисковом интересе и востребованности в профессиональных сообществах (маркетологи, продуктовые команды, агентства).
Топ‑15 тем в сфере «ИИ в маркетинге»
Для каждой темы приведены короткое пояснение и, где возможно, примерные цифры/метрики – трендовые оценки популярности, которые отражают частоту упоминаний, поисковый интерес и коммерческий спрос. (Примечание: точные значения зависят от региона и времени; для актуальных цифр можно сделать поиск по Google Trends / Яндекс.Вордстат / Semrush / Ahrefs / LinkedIn).
1. Персонализация контента с помощью ИИ
ИИ-персонализация (AI personalization) – это эффективный способ подстроить уведомления и рекомендации индивидуально под каждого пользователя. Подход основан на сборе данных, их анализе при помощи алгоритмов машинного обучения и формирования точных предложений в реальном времени.
Что это такое: динамические e‑mail, рекомендации на сайте, персонализированные лендинги.
Примеры цифр: персонализация повышает конверсию, в среднем, на 10–30% (по данным нескольких отраслевых отчетов). Запросы типа «AI personalization» растут в Google ~+40–70% за последние 2–3 года в англоязычном сегменте.
Наш комментарий о ИИ-персонализации контента
Индивидуальная цена, как часть стратегии ИИ-персонализации, на сайте Promoengine.ru была внедрена еще до пандемии. Даже точно вспомнить трудно: в 2016 или 2017 году. Это, действительно, сильный ход. Только мы не называли это «ИИ-персонализацией», когда внедряли.
Как это работает? В нашем магазине онлайн-курсов, подписок на Клуб таргетологов, чек-листов и прочих полезностей цены индивидуальны. Наш сайт изучает ваши потребности, возможности и предлагает различную стоимость. (В заданном нами диапазоне цен). Более того, некоторые предложения вы не увидите, если ни разу у нас ничего не покупали. Они показываются только разовым или постоянным клиентам. И могут зависеть от объема закупок. Эта методика настройки интернет-магазинов описана в нашей статье «Я не знаю, сколько стоят мои консультации»: как в автоматических онлайн-продажах можно играть с ценой».
И да… работы искусственного интеллекта в этом немного. Это ручная настройка сложной алгоритмической схемы. Настолько многоуровневой, что порой мы сами путаемся в деталях. 🙂 Поэтому в прямых переговорах мы не называем цены: мы не знаем, каким вас увидит наш сайт. И какую цену вам предложит. Квест, игра. Причем игра на понижение: чем больше покупаете, тем более приятные цены на все. Проект за годы существования, впрочем, еще не вышел из стадии тестовой песочницы. Однако, многим клиентам это нравится, о чем они нам говорят (если это Вы, оставьте отзыв где-нибудь уже).
2. Генерация текста (copywriting) на базе LLM (больших языковых моделей)
ИИ-копирайтинг (AI copywriting) – это процесс создания текста с помощью искусственного интеллекта. Платформы ИИ способны генерировать тысячи описаний в считанные секунды, могут писать уникальные тексты в заданном стиле.
Что это: генерация описаний, посадочных текстов, рекламных объявлений, сценариев.
Примеры цифр: CTR (кликабельность) рекламных креативов, созданных с помощью ИИ, в ряде кейсов вырос на 5-25%. Объем поисковых запросов «AI copywriting» увеличился более чем в 5 раз за 2020-2023 гг.
Наш комментарий по теме генерации ИИ-текстов
Мы используем ИИ-копирайтинг в своей работе. Пока только в своих проектах. Клиентам пишем тексты вручную. И за это платят гораздо больше.
Однако в процессе работы над ИИ-текстами для своих сайтов мы поняли несколько вещей.
-
-
- Нужно быть осторожными с поисковиками. Есть методики быстрой доработки текстов, которые делают их практически человеческими. Такие тексты проходят в поисковые системы, хорошо индексируются. И генерируют трафик не хуже рукописных.
- Важно честно указывать, какой текст сгенерирован при помощи ИИ. Мы помечаем тексты, как «ИИ-контент», если хотя бы 30-50% их не изменены вручную после генерации. Примером может выступать эта статья. Наши комментарии рукописные, созданы человеком. Но по объему текст от ИИ занимает около половины.
- Доработка требуется почти всегда. Стоит воспринимать ИИ-тексты не как готовые статьи, обзоры или новости. А как черновик для быстрой доработки.
-
Мы чувствуем большой спрос на готовый ИИ-контент. И думаем, как его отработать с нашей стороны.
3. Создание изображений и визуального контента (генеративный ИИ)
Генерация видеороликов и картинок при помощи искусственного интеллекта – это технология, где нейросети создают визуальный контент из текстовых запросов, картинок или музыки, добавляя эффекты, персонажей, динамику. Технология заменяет традиционные съемки и монтаж.
Что это: генерация изображений для креативов, баннеров, соцсетей (DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion).
Примеры цифр: рост упоминаний в соцсетях и блогах ~200-400% в 2022-2024 годах; впечатляющее вовлечение у креативов с AI‑generated visuals (в некоторых A/B тестах +10-50% по показателю вовлеченности («engagement»)).
Наш комментарий по поводу ИИ-фото и видео
Мы не специализируемся на создании видео-контента. Но в рамках настройки таргетированной рекламы приходилось его генерировать и применять. Пока четких данных о том, что он конвертирует лучше обычного, нет. Наше мнение: в каждой рекламной кампании надо пробовать и обычные фото/видео, и сделанные при помощи ИИ. И оставлять только лучшие из сработавших.
4. Автоматизация маркетинга (маркетинговые платформы с ИИ)
Автоматизация маркетинга с помощью ИИ – это использование искусственного интеллекта (нейросетей, машинного обучения) для ускорения и оптимизации выполнения рутинных маркетинговых задач (рассылки, контент, аналитика). А также создание персонализированных кампаний, которые учатся и адаптируются к поведению клиентов, предсказывая их действие и повышая эффективность продаж. И это выходит за рамки простой, заранее запрограммированной автоматизации.
Что такое: email flows (рассылки по электронной почте), lead nurturing (утепление лидов), прогнозирование оттока, оптимизация времени отправки.
Примеры цифр: автоматизация сокращает время ручной работы до 30-70%; ROI маркетинговых автоматизаций часто подрастает в 3-5 раз при правильной настройке.
Наше мнение относительно автоматизации проекта
Безусловно, от «заранее запрограммированной автоматизации» необходимо постепенно эмигрировать в сторону ИИ-маркетинга. Мы так и поступаем в своих проектах. Опять же: решения для объединения сил нейронок и «заранее запрограммированной автоматизации» существуют на рынке уже давно. И мы экспериментируем с ними. Там поле не паханное: это бездонное озеро интересных и вдохновляющих открытий.
5. Аналитика клиентов и предиктивная сегментация
Описательная аналитика, которая долгое время была основой ручного анализа, фокусируется на прошлом. С ее точки зрения, если клиент интересовался журналами «Мурзилка», то надо ему предложить и другие детские журналы. Если его потребность уже отпала (ребенок вырос), возникает отток клиентской базы, который возмещается вручную за счет поиска новых сегментов. Предиктивная ИИ-аналитика занимается исключительно прогнозированием будущих результатов на основе понимания данных.
Что это: кластеризация клиентов, прогноз CLV (пожизненная ценность клиента), предсказание оттока.
Примеры цифр: модели предиктивного CLV позволяют увеличивать LTV на 10-30%; запросы по «predictive customer segmentation» стабильно растут.
Наш комментарий по поводу ИИ-аналитики
Предиктивный анализ, в целом, это очень перспективное и интересное направление в маркетинге. Мы публиковали по этой теме «Кейс: заявки по 17 копеек с ноу-таргета…» (доступ к нему платный). Сейчас на платформе, где он был получен, такое стало невозможным. И он интересен больше, как пример методологии анализа. Как один из шагов к предиктивной аналитике. Там, если коротко, был внедрен квиз, который оценивал готовность посетителей к покупке. То есть это был вариант скоринга лидов, чтобы понять, какие стоит утеплять, какие – бесполезно.
Довольно легко реализуемые механики есть и в старом-добром ручном анализе, и в «заранее запрограмированной автоматизации». Если это получится усилить при помощи искусственного интеллекта, будет еще интереснее.
Важно отметить: ИИ не говорит о предиктивном анализе для метрики «Покупка» (Purchase) или «Добавление в корзину» (ATC, Add to Cart). А только о пожизненной ценности клиента (LTV). Значит, модели ИИ применяются пока только к базам уже существующих, а не потенциальных, клиентов.
Это пока примерная оценка количества и частоты всех купленных журналов «Мурзилка» клиентом, чей ребенок еще не подрос до другой литературы. И надежда на то, что он приобретет другие журналы, если часто покупает один из них. Но это не прогноз того, кто из общей толпы впервые зашедших в онлайн-магазин вообще хоть что-то закажет.
6. Оптимизация рекламных кампаний с помощью ИИ (bidding, targeting)
Оптимизацией ставок и настроек таргетинга при помощи ИИ называют использование искусственного интеллекта для автоматического анализа данных, прогнозирование поведения аудитории. Сюда же входит создание персонализированных или узкоцелевых креативов, управление ставками в реальном времени, адаптация кампаний для достижения максимальной эффективности.
Что это: автоматические стратегии назначения ставок, аудитории lookalike на основе моделей.
Примеры цифр: автоматические стратегии Google и других платформ в ряде случаев показывают улучшение CPA на 10-40%; растет доля рекламных бюджетов, доверяемых автоматике.
Наш комментарий по теме ИИ в таргете
Эти технологии называются «No Target», «Look-a-like». И у нас много было публикаций о них. Мы сравнивали их с ручными настройками, изучали эффективность. И можем сказать с уверенностью: пока все непонятно. Потому что от проекта к проекту результаты противоположные. Вот вам два примера.
1. Кейс: ручные настройки лучше автотаргетинга
В статье «Как в 2024 году настраивать Яндекс.Директ на продажу дорогих товаров и услуг: со средним чеком от 100 000 до 1 000 000 рублей» описана стратегия настройки с преимущественно ручного типа. Там мы долго боролись с тем, чтобы платформа не пыталась втиснуть свой «автотаргетинг» в кампании. Потом мы сдались и допустили его. Цена лида не выросла. Но возникли проблемы с объемами заказов. И это потребовало опять нетривиального ручного анализа и креативного подхода.
Тут мы продавали подержанные машины, средний чек постепенно поднимали до 2 миллионов рублей, потом до 3 миллионов. И все это было работой таргетолога-человека. ИИ так не может пока.
2. Кейс: автотаргетинг местами не хуже ручных настроек
В другом случае, автотаргетинг неплохо себя показывал. Это была продажа банкетов и ресторанных услуг (за 2022 год). Первое время мы подстраховывали автотаргетинг сложными ручными настройками. Потом он научился приводить именно наших клиентов, платежеспособных и замотивированных на покупку.
Тут мы использовали автоматизацию и автотаргетинг для масштабирования. И для удешевления переходов платежеспособных пользователей. Механика описана в презентации «Кейс Promoengine.ru: перенос рекламы из таргета в контекст».
Примечание! В 2022 году не был так уж популярен ИИ. И в презентации акцент на нем не сделан. Вы увидите скриншоты настроек, где указано «ручная стратегия» в большинстве случаев.
Просто такая механика работает лучше всего: сначала делаете и вытаскиваете в плюс ручные кампании. И сразу же в параллель запускаете автотаргетинг и «лукелайки». И постепенно от ручных настроек они обучаются.
Сами по себе автотаргетинговые компании (или то, что есть в «Мастере кампаний Яндекс.Директа») не научатся приводить вам клиентов. Вы должны их активно обучать в рамках заданных вами KPI. А не смотреть: вдруг само выстрелит. Маловероятно пока что, что автотаргетинг сам будет вам продавать. Вот такие коллизии.
Таргетолог с функцией обучения ИИ-таргетинга – профессия ближайшего будущего.
Ну, а мы этим занимаемся с момента, как только платформы вообще начали внедрять этот автотаргетинг. То есть много лет.
7. Чат‑боты и виртуальные ассистенты (поддержка продаж и сервис)
Чат-ботами и виртуальными ассистентами, созданными на базе больших языковых моделей (LLM), называют специальные программы и приложения. Они имитируют живое общение и способны автоматизировать продажи и сервисное обслуживание. Продвинутые AI-ассистенты понимают контекст, способны обучаться, могут выполнять сложные задачи.
Что такое: чат‑боты на базе LLM для квалификации лидов, поддержки клиентов, 24/7 сервиса.
Примеры цифр: 24/7 чат‑боты уменьшают время ответа и стоимость обслуживания – за этим следует сокращение расходов на поддержку до 20-40%. Запросы по «AI chatbot marketing» резко выросли с 2021 года.
Наш комментарий по теме чат-ботов
Чат-боты для крупных проектов необходимы. Автоматизированные продажи давно эффективнее человеческих. Пользователи все чаще предпочитают изучить сайт самостоятельно, сделать выбор без помощи человека, купить, оплатить, получить.
Если чат-бот минимизирует общение покупателя и продавца, избавляет клиента от необходимости самому звонить, скорее всего, продавать он будет лучше, чем люди. Увы. Этому тренду уже много лет. Чат-боты на базе ИИ – просто новая версия его реализации.
8. Генерация видео с помощью ИИ
Генерация роликов силами искусственного интеллекта – это автоматическое создание видеоматериалов (от коротких клипов до сложных сюжетов) при помощи нейросетей. Нейронки используют текстовые описания (промпты), изображение или другие видео в качестве исходных материалов. Они способны создавать реалистичные сцены, анимацию, виртуальные аватары и многое другое. Технология позволяет создавать видео без навыков монтажа, быстро и доступно.
Что такое: короткие брендовые видео, автоматические видеосборки, озвучка.
Примеры цифр: форматы коротких видео (Reels/TikTok) генерируют в 3-4 раз больше вовлечения по сравнению со статическими постами; интерес к «AI video generator» увеличился на сотни процентов в 2022-2024.
Наш комментарий по теме генерирования ИИ-видео
Не понятно, почему этот «хитрый жук» GPT-5 mini видео посчитал еще раз (в плюс к пункту «генерация фото и видео», который есть выше). Но да, все знают о популярности Тик-Тока и коротких видео. Так что, безусловно, флудить соцсети сгенерированным ИИ-видео-контентом сейчас модно.
Мы использовали видео, сделанные из пресетов в сервисах вроде Canva. И сгенерированные ИИ Яндекса ролики в рекламе. Нужно тщательно следить за качеством таких клипов. И некоторые из них могут продавать лучше смонтированных. Перспективы у этой технологии большие. И внедрять ее в практику нужно уже сейчас.
9. Анализ тональности и социального слушания (sentiment analysis)
Анализ сантиментов (изучение тональности) – метод компьютерной лингвистики и машинного обучения, который автоматически определяет эмоциональную окраску текста (положительную, отрицательную, нейтральную), выявляет мнения и эмоции авторов относительно определенных объектов или тем.
Что такое: мониторинг отзывов, упоминаний бренда, выявление кризисов и трендов.
Примеры цифр: sentiment models позволяют быстрее реагировать – среднее время обнаружения кризиса сокращается; объем упоминаний, анализируемых ИИ, растет пропорционально увеличению социальной активности.
Наш комментарий по теме анализа эмоций и тональности отзывов
Технология необходима крупным рекламодателям и компаниям с большими рекламными бюджетами. Малому бизнесу его 3 комментария в год можно отследить и самостоятельно.
В таргетинге и рекламе технология полезна для формирования креативов и контент-плана для лояльных и теплых аудиторий. Ведь отзывы и рекомендации лучше всего продают товар или услугу на уже прогретые лиды.
Следовательно, для предприятий, которые вообще не знают, что такое уровни воронки, что такое все эти TOF, MOF, BOF, можно не заморачиваться анализом сантиментов.
10. A/B тестирование и мульти-вариантные оптимизации с ИИ
A/B тестирование – это сравнение эффективности двух или более разных настроек рекламы. Несколько креативов крутятся на тестовом бюджете. И определившиеся победители идут в крупные рекламные кампании. Теперь это можно делать при помощи ИИ.
Что такое: автоматический выбор победителя, мульти-вариантное тестирование, Bayesian‑оптимизация.
Примеры цифр: ускорение выявления выигрышных вариантов в 1,5-3 раза; повышение конверсии на 5-20% при непрерывной оптимизации.
Наш комментарий об А/Б тестировании
Если говорить об общей температуре по палате, то автотаргетинг в А/Б-тестировании срабатывает лучше ручных настроек. Покрутив рекламу в тесте на разные аудитории, с различными настройками, можно выявить сегменты, которые среагируют быстрее всего.
Как это выглядит по-простому? Мы не раз писали о том, что только 2% рекламных креативов продают. И 98% не привлекают внимание или раздражают. Поиск этих 2% «бестселлеров» и делается через тесты. Закидываются в рекламу наугад, десяточками фото и видео. И выбираются лучшие. Они идут не в тестовые, а уже в ключевые, кампании по продаже по холодным, теплым и горячим аудиториям.
11. Персональные рекомендации (рекомендательные системы)
Искусственный интеллект может выдавать пользователю персональные рекомендации. Он анализирует его просмотры, заказы, действия на сайте, учитывает поведение похожих клиентов. И предлагает товар, от которого посетитель отказаться не в силах.
Что это: рекомендательные движки для e‑commerce, медиаплатформ, email и push.
Примеры цифр: рекомендации часто дают 10-35% дохода платформ; CTR по рекомендованным продуктам существенно выше базового.
Наше мнение о рекомендациях ИИ
Рекомендации – важный элемент продающего маркетинга. Если есть возможность внедрить их на сайт, нужно делать.
Тут только есть один нюанс: они существуют много лет на рынке. И есть варианты ручной настройки, а также варианты полной автоматизации рекомендаций. Сложно сказать, какие лучше. По нашему опыту, ручные настройки рекомендации пока выигрывают у автоматики и ИИ-аналитики. Возможно, по той причине, что их пока мало и редко внедряют. И успешными кейсами делятся редко. Тема слишком новая, чтобы обсуждать ее детально.
12. SEO и контент‑оптимизация c ИИ (ключевые слова, структура, оптимизация семантики)
Оптимизация сайта под поисковые системы при помощи искусственного интеллекта – это действия, которые помогают продвижению его в поисковых сервисах.
Что такое: генерация семантических кластеров, оптимизация текстов под search intent, автоматические мета‑теги.
Примеры цифр: инструменты на базе ИИ уменьшают время подготовки SEO‑контента на 30-60%; рост поиска «AI SEO tools» – многократный за последние 3 года.
Наш комментарий о помощи ИИ в поисковом продвижении
Мы считаем это очень перспективным направлением. Особенно в ситуации, когда нужно маркировать рекламу, размещенную у блогеров, когда есть ограничения по использованию рекламных платформ.
Мы используем ИИ-SEO в своей работе. И с его помощью удается значительно нарастить посещаемость некоторых сайтов. Об отдельных проектах даже есть статьи в нашем блоге. И еще появятся…
13. Голосовой поиск и голосовой маркетинг
Системы распознавания голоса и перевода в текст работают на базе искусственного интеллекта. Они позволяют быстро надиктовать текст статьи, расшифровать видео и перевести его в текст и многое другое. В маркетинге используются методы оптимизации контента под голосовой поиск.
Что это: оптимизация под голосовой поиск, голосовые ассистенты, аудиоконтент.
Примеры цифр: доля голосовых запросов для локального поиска достигает заметных процентов (~20-30% для некоторых ниш); интерес растет с внедрением умных колонок и ассистентов.
Наш комментарий по теме голосового поиска
Мы активно используем в контент-маркетинге расшифровку звуковых и видео-файлов в текст. Это инструмент, который значительно ускоряет работу. У него есть своя специфика и нужно уметь им пользоваться. Иначе правки текста и неправильно распознанных слов займут много времени. Так много, что быстрее будет набрать вручную.
Оптимизацией под голосовой поиск мы не занимаемся. И проектов, где клиенты делали бы это силами других подрядчиков, у нас нет. И тут мы комментировать ничего не можем: нет опыта.
14. Управление креативами и AI‑assisted дизайн (DAOs для творческих процессов)
Управление процессом создания креативов позволяет использовать ИИ для автоматизации и усиления творческих процессов. Сюда входит не просто генерация изображений, но создание текстов, цветовых схем, оптимизация размеров креативов под разные площадки и прочее. Тут больше организационно-технической работы, чем творчества.
Что такое: подбор цветовых схем, вариации креативов, автоматические адаптации под площадки.
Примеры цифр: оптимизация креативного потока снижает время производства на 30-70%; улучшение KPI креативов в ряде кейсов до +15-40%.
Наш комментарий об управлении креативами через ИИ
Снова создается ощущение, что чату GPT-5 mini лучше не ставить задачу сделать ТОП-15. Это многовато для него. И он откровенно дублирует пункты. Но пусть будет техническая адаптация видео и фото, как отдельный пункт. Вообще говоря, все это встроено в ИИ-генераторы. И даже не замечается, как функция. Но как обсуждаемая и популярная тема, вероятно, она заслуживает выделенной позиции.
15. Этика, доверие и безопасность ИИ в маркетинге
Польза или вред от искусственного интеллекта – действительно, очень популярные темы в СМИ и социальных сетях. Даже попсовые, хайповые. Если нужны охваты, стоит их взять в план. И работать с ними.
Что это: борьба с дезинформацией, прозрачность использования ИИ, конфиденциальность данных.
Примеры цифр: 60-70% потребителей хотят знать, когда контент создан ИИ (по опросам); жалобы и регуляторные требования влияют на внедрение этого регламента в B2B и B2C.
Наш комментарий по вопросам этики в использовании ИИ
Выше мы упоминали, что честная метка «ИИ-контент» улучшает видимость его в поисковиках. Нет тотального игнорирования поисковыми машинами сгенерированных текстов. Но предупреждение о них должно быть. Это напоминает продвижение косметологии, медицинских услуг. Там тоже постоянные пометки «Обратитесь к врачу», «Проконсультируйтесь со специалистами» обязательны. Иначе страницу даже в рекламу модераторы не пропустят.
Остальные общие темы влияния ИИ на общество, на творчество, на перечень профессий – это очень абстрактные дискуссии. Вести их стоит, если нужны комментарии, охваты. А кому они сейчас не нужны, да?
Как интерпретировать «цифры» и где взять точные данные
Разумеется, приведенные ИИ-ботом цифры не должны восприниматься, как аналитика. Не понятно, откуда он взял их. Тот ли сегмент, нужный ли регион учитывался?
Для более детального изучения тем необходимо использовать следующие сервисы.
-
-
- Google Trends и Яндекс.Вордстат – для динамики поискового интереса по ключевым фразам (регионально/по времени).
- Социальные сети – для оценки обсуждаемости и профессионального интереса.
- Отраслевые отчеты – для оценок ROI и бизнес‑метрик.
- Кейсы и A/B тесты от платформ распространения рекламы – для определения KPI и их улучшений.
-
Мы сделали эту статью, как конспект для себя и своих читателей. И будем возвращаться к ней время от времени, чтобы вдохновиться идеями. И понять, о чем стоит писать, когда нужно затронуть тему искусственного интеллекта в маркетинге.