Просто о сложном
OMNIMIX agency
11 часов назад
Материал проходит модерацию
IN. MARKETING
Реклама после алгоритмов: как искусственный интеллект переписывает правила креатива и коммуникаций
Искусственный интеллект уже перестал быть модным словом из презентаций стартапов. Он внедрён в медиапланирование, продакшен, аналитику, персонализацию и даже в сам креативный процесс. Но меняется не только инструментарий — меняется сама логика рекламной коммуникации.
Когда несколько лет назад в агентствах начали тестировать генеративные модели, к этому относились как к эксперименту. Кто-то делал баннеры для внутреннего пользования, кто-то пробовал писать черновики постов. Сегодня искусственный интеллект управляет миллионами рекламных показов в секунду, рассчитывает вероятность конверсии для каждого конкретного пользователя и генерирует десятки вариаций креатива ещё до того, как дизайнер успевает открыть Figma.
Ирония в том, что самый сильный эффект ИИ проявился не в футуристических визуалах, а в скучной на первый взгляд области — в данных.
Алгоритмы, которые знают аудиторию лучше брифов
Раньше сегментация строилась на демографии и поведенческих кластерах. Сейчас системы используют сотни и тысячи признаков: от глубины скролла до времени реакции на определённые цветовые сочетания.
Модели машинного обучения анализируют:
-
историю покупок
-
последовательность действий на сайте
-
взаимодействие с предыдущими рекламными форматами
-
контекст устройства и времени суток
-
косвенные сигналы вовлечённости
На основе этого формируется предиктивный скор — вероятность того, что конкретный человек совершит целевое действие. И дальше начинается самое интересное: рекламная коммуникация перестаёт быть универсальной.
Программатик-платформы уже давно используют алгоритмы для RTB-аукционов. Но теперь нейросетевые модели не только выбирают ставку, они формируют сам креатив под конкретный сегмент. Это динамическая сборка баннера, видеоролика или даже лендинга в реальном времени.
Один из e-commerce проектов в России тестировал динамическую генерацию описаний товаров с учётом предыдущих покупок пользователя. Конверсия в корзину выросла более чем на 18 процентов. Причём изменения в тексте были не радикальными — алгоритм просто акцентировал те характеристики, которые совпадали с предыдущими паттернами выбора.
Генеративный креатив: от ассистента к соавтору
Генеративные модели изображений и текста быстро стали частью продакшена. Но важнее не скорость создания баннеров, а появление принципиально новой модели работы с идеями.
Если раньше креативная команда генерировала 3–5 концепций, то теперь можно протестировать сотни вариаций за считаные часы. Причём речь не только о цветах и заголовках. Алгоритмы могут менять тон коммуникации, визуальную стилистику, даже культурные коды.
Интересный кейс показал, как нейросеть анализировала архив рекламных кампаний бренда за 15 лет и выделила повторяющиеся эмоциональные паттерны. На основе этого была создана новая кампания, которая выглядела современной, но интуитивно узнаваемой. Исследование посткампейна показало рост показателя бренд-ассоциаций по сравнению с предыдущим годом.
Важно, что ИИ в таких случаях не заменяет креативную команду. Он расширяет поле эксперимента. Креаторы становятся скорее режиссёрами алгоритмов — они задают направление, а система предлагает варианты.
Коммуникация в режиме реального времени
Ещё одно изменение — скорость реакции.
Чат-боты нового поколения перестали быть скриптовыми помощниками. Они обучаются на массиве диалогов и могут поддерживать разговор с учётом истории взаимодействий. В некоторых крупных банках и телеком-компаниях до 70 процентов клиентских обращений обрабатываются автоматизированными системами с элементами генеративного ИИ.
Для бренда это означает, что коммуникация становится непрерывной. Пользователь задаёт вопрос в мессенджере — алгоритм не только отвечает, но и формирует персонализированное предложение на основе поведенческого профиля.
При этом возникает новый вызов: прозрачность. Когда пользователь общается с алгоритмом, возникает вопрос доверия. Исследования показывают, что аудитория готова взаимодействовать с ИИ, если понимает правила игры и видит ценность.
Медиаоптимизация без человеческого фактора
ИИ всё активнее используется в медиапланировании. Алгоритмы анализируют эффективность каналов с учётом атрибуционных моделей, прогнозируют отклик аудитории и перераспределяют бюджеты почти в реальном времени.
Особенно заметен эффект в performance-маркетинге. Системы автоматической оптимизации могут корректировать ставки и креативы на основе микроконверсий, которые человек просто не успеет заметить.
Интересно, что в ряде агентств после внедрения ИИ-инструментов медиапланеры не исчезли, а наоборот стали более востребованы. Их роль сместилась в сторону стратегического контроля и интерпретации данных. Машина предлагает решение, человек оценивает риски и контекст.
Этика и границы допустимого
С ростом возможностей растёт и ответственность. Алгоритмы обучаются на данных, а значит могут воспроизводить предвзятость. В международной практике уже были случаи, когда рекламные системы неосознанно ограничивали показ вакансий определённым группам пользователей.
Поэтому крупные платформы внедряют механизмы аудита моделей, проверяют выборки на смещение и разрабатывают правила прозрачности. Для брендов это становится частью репутационной стратегии.
Кроме того, развивается направление explainable AI — моделей, способных объяснить, почему было принято то или иное решение. Для рекламной индустрии это критично: бюджеты измеряются миллионами, и доверие к алгоритму должно быть обоснованным.
Креатив как система
Самое заметное изменение — трансформация самого понятия креатива.
Он перестаёт быть разовой идеей и превращается в систему, способную масштабироваться и адаптироваться под разные аудитории. Креатив становится динамичным. Он живёт в данных.
Бренды, которые уже выстроили такую систему, говорят о снижении стоимости привлечения и росте lifetime value. Но парадокс в том, что чем больше автоматизации, тем важнее человеческий взгляд.
Алгоритм отлично оптимизирует то, что уже существует. Но задать новое направление, почувствовать культурный сдвиг, уловить иронию или тонкий социальный контекст — пока что задача человека.
Что дальше
Скорее всего, ближайшие годы принесут ещё более глубокую интеграцию ИИ в рекламные процессы. Возможна автоматическая генерация полноценных мультимедийных кампаний под конкретные сегменты с учётом локальных особенностей.
Появятся новые роли: кураторы алгоритмов, специалисты по обучению моделей на бренд-данных, аудиторы цифровой этики.
Реклама станет менее массовой и более персональной. И, возможно, именно в этом и заключается главный парадокс: технологии делают коммуникацию масштабируемой, но при этом возвращают её к индивидуальному разговору.
И если раньше обсуждали, заменит ли ИИ креативщиков, то сейчас индустрия всё чаще задаёт другой вопрос — сможет ли человек конкурировать с теми, кто научился работать в тандеме с алгоритмами.
Лучшее в блогах
Вам понравится
mads
03.02.2026
Инвестируй в рост: скидка до 40% и курс в подарок от mads
![]()
Если ты давно планировал прокачать креативные, стратегические или лидерские навыки — сейчас самое время. До 8 февраля mads дарит второй курс при покупке основного со скидкой до 40%. Без сложных условий и с поддержкой менеджера на каждом этапе.
Ливень
29.01.2026
webit
28.01.2026
Репутационный кейс в B2B: как мы собрали доверие с нуля и заняли SERP
![]()
В B2B-строительной сфере компании не всегда задумываются о репутации в цифровой среде, они больше полагаются на сарафанное радио, офлайн-наработки и личные рекомендации. Но именно здесь отсутствие информации о бренде бьет сильнее всего: инженеры и прорабы ищут не рекламу, а подтверждение профессионального опыта. Если его нет, вывод делается быстро: «бренд не вызывает доверия».
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 