Быстрее запуск, выше показатели: что показал год работы AI-помощника Copilot
Ранее на Hybrid Conf 2025 мы уже рассказывали о показателях Copilot по итогам года после запуска. С тех пор прошло достаточно времени и сегодня мы поделимся результатами анализа работы AI-помощника с января 2025 по февраль 2026 года. Уже сейчас по его итогам можно сделать вывод, что Copilot подходит как для проверки гипотез, так и для рекламных кампаний с крупным бюджетом.
Как работает Copilot
Copilot — это помощник для быстрой настройки рекламной кампании на базе заданных параметров и KPI. Copilot является частью Core AI, комплекса AI- и ML-решений для эффективного управления рекламными кампаниями.
Инструмент позволяет запускать кампании в два клика, требует для старта только заполненный бриф и креативы, что помогает экономить время на настройке и оптимизации. ИИ автоматически формирует структуру кампании, подбирает оптимальные настройки и прогнозирует результаты на основе ML-алгоритмов.
Итоги года
Чтобы оценить работу Copilot, мы изучили все рекламные кампании, которые запускались с его помощью. В выборку вошли разные сценарии: тестовые РК для проверки гипотез, пилотные размещения и полноценные размещения с большими бюджетами. По ним мы собрали средние показатели, посмотрели динамику по месяцам и отследили, какие тенденции сохраняются на протяжении года.
Кампании с Copilot стабильно обгоняют обычные по кликабельности (CTR) на протяжении года. Пик эффективности пришелся на январь 2026 года, когда результаты выросли более чем вдвое.
Динамика роста CTR по сравнению с обычными кампаниями:
2025 год: в марте — на 70% выше, в апреле — на 60%, в мае — на 41%, в июне — на 100%, в июле — на 33%, в ноябре — на 34%.
2026 год: в январе — на 120% выше, в феврале — на 36%.
При этом остальные периоды не проваливались: если вынести за скобки эти пиковые месяцы, В среднем по остальным периодам CTR кампаний с Copilot был на 15% выше среднего показателя. Поэтому эти месяцы стоит рассматривать как периоды, где разница была наиболее заметной. К концу периода кампании с Copilot все чаще выходили на стоимость клика ниже средней по обычным размещениям.
2025 год: в октябре метрика РК с AI-инструментом была практически на уровне среднего показателя, в ноябре сохранялась похожая динамика.
2026 год: в январе CPC оказался ниже среднего в 1,9 раза, в феврале — в 1,3 раза. Это говорит о том, что Copilot в ряде периодов помогал привлекать трафик дешевле без потери его качества.
По post-click CPA AI-помощник в течение года также часто показывал более эффективную экономику конверсий.
2025 год: в марте стоимость целевого действия была ниже среднего post-click CPA в 5,4 раз, в апреле — в 5,6 раз, в мае — также в 5,6 раз. В октябре разница составила 2,4 раза.
2026 год: в январе post-click CPA кампаний с AI-помощником оказался ниже в 2,8 раза, в феврале — в 2,2 раза.
Похожая картина наблюдалась и по post-view CPA.
2025 год: в марте РК с Copilot показали стоимость целевого действия ниже средней в 2,5 раза, в апреле — в 3,3 раза, в мае — в 3 раза, в октябре — в 2,6 раза.
2026 год: в январе post-view CPA оказался ниже в 2,7 раза, в феврале — в 2,6 раза. То есть в ряде сценариев Copilot помогал заметно снижать стоимость конверсии не только по post-click, но и по post-view модели оценки.
Где Copilot дает практическую пользу
По итогам года AI-помощник лучше всего проявляет себя как рабочий инструмент для задач, где важны скорость запуска и стабильность результата на дистанции. Copilot стабильно обгоняет ручной запуск по метрикам: прежде всего в CTR, во многих периодах в CPC и чаще всего в CPA. Инструмент быстрее выводит кампании в рабочий режим и чаще дает более эффективный трафик уже на старте.
При этом Copilot не отменяет роль команды. Качество брифа, корректность KPI, креативы, выбор сценария и последующий анализ по-прежнему важны. Инструмент берет на себя значимую часть рутинной настройки, но финальная эффективность кампании все равно зависит от того, насколько точно сформулирована задача и как команда работает с результатами после запуска.
Copilot масштабируется без потери эффективности. Поэтому его уже можно рассматривать как рабочую часть медиапроцесса. Особенно заметна польза в performance-сценариях, где важно привести релевантный трафик и снизить стоимость контакта с пользователем, который потенциально готов к целевому действию.
Copilot помогает нам превратить накопленную экспертизу платформы и данные по кампаниям в более быстрые и воспроизводимые решения. Когда байер настраивает кампанию вручную, качество результата сильно зависит от опыта конкретного специалиста, количества вводных и времени на подготовку. Copilot снижает этот разрыв: он быстрее предлагает рабочую конфигурацию, опирается на ML-алгоритмы и помогает команде раньше перейти от операционной настройки к анализу эффективности
Илья ЛысенкоData Science Product Lead в AdTech-экосистеме Hybrid
