Новости
MAXMA
19.12.2025
Материал проходит модерацию
АРИР
Кейсы AI/ML: как бренды выходят на новый уровень эффективности
Комитет по AI/ML Ассоциации развития интерактивной рекламы (АРИР) собрал реальные кейсы от лидеров рынка, демонстрирующие, как умные алгоритмы решают ключевые задачи: от глубокого понимания аудитории до многократного роста вовлеченности.
Современный маркетинг невозможно представить без искусственного интеллекта. Его способность анализировать огромные массивы данных и генерировать персонализированные решения позволяет брендам не просто улучшать метрики, а совершать качественный скачок в эффективности коммуникаций. От прорывной конверсии до гарантии бренд-безопасности — технологии AI/ML уже сегодня показывают впечатляющие результаты. Комитет по AI/ML Ассоциации развития интерактивной рекламы (АРИР) собрал реальные кейсы от лидеров рынка, демонстрирующие, как умные алгоритмы решают ключевые задачи: от глубокого понимания аудитории до многократного роста вовлеченности.
Кейс Monarch 3в1 и VK: искусственный интеллект, прокачанный данными
Бренд Monarch 3в1 столкнулся с классической маркетинговой проблемой — «баннерной слепотой» и низким вовлечением аудитории. Задачей было не просто увеличить охваты, а качественно повысить конверсию в добавление товаров в корзину. Решение нашли в использовании больших данных и генеративного искусственного интеллекта.
Для этого был задействован комплекс технологий от VK: CDP-модуль платформы VK CXhub для сбора и объединения обезличенных данных о потребителях из всех каналов (сайт, соцсети, реклама) и ИИ-помощник на базе VK Predict, работающий по методологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Это позволило «дообучить» языковую модель, обогатив её дополнительными знаниями об аудитории.
На основе анализа сотен признаков, включая социально-демографические параметры, психотипы и интересы, ИИ выделил три ключевых сегмента аудитории: молодые офисные работники, студенты и геймеры. Для каждой группы помощник автоматически создавал персонализированные текстовые и визуальные креативы, что позволило говорить с потребителями на их языке.
Эффективность подхода подтвердили результаты A/B-теста, где ИИ-креативы сравнивались со стандартными. Кампания с использованием искусственного интеллекта показала впечатляющие результаты:
-
Конверсия в добавление в корзину и избранное выросла в 5 раз.
-
Запоминаемость рекламы оказалась на 57% выше.
-
Стоимость тысячи показов (CPM) снизилась на 22%.
Кроме того, респонденты, видевшие ИИ-креативы, демонстрировали значительно более высокий уровень ассоциации с брендом, рассмотрения товара к покупке и итогового намерения совершить покупку. Этот кейс наглядно демонстрирует, как симбиоз данных и технологий генеративного ИИ позволяет вывести маркетинг на новый уровень эффективности.
95% релевантности: как ML-алгоритм гарантирует бренд-безопасность и эффективность рекламы
Перед AdTech-компанией Otclick стояла задача: решить проблему устаревших методов понимания контентного наполнения веб-страниц. Эти методы не обеспечивали релевантного контентного окружения для демонстрации рекламного сообщения пользователю.
Для решения этой проблемы компания разработала собственный ML-алгоритм Content Predictor, использующий глубинный семантический анализ на стыке технологий NLP и машинного обучения. Этот подход позволяет понимать смысл всего контента на странице, а не просто отслеживать отдельные ключевые слова. Алгоритм помечает страницу внутренним ID, исходя из тематики страницы и отдает команду в DSP для показа рекламы на ней при соответствии всем параметрам рекламной кампании. Это помогает обеспечить до 99% бренд-безопасности, и оптимизирует тайминг показов, подстраиваясь под активность конкретных пользователей.
Внедрение решения показало впечатляющие результаты. Основные метрики эффективности значительно улучшились: релевантность размещений достигла 95%, уровень Brand Safety составил 95%, а показатель кликабельности (CTR) — 0,87%. При этом доля завершенных просмотров видео (VTR) составила 77,46%, а показатель Bounce Rate — 26,59%.
Преимущества технологии подтверждаются и другими значимыми показателями. Использование алгоритма обеспечило средний прирост CTR на 20% для OLV-размещений и снизило стоимость привлечения (CPA) на 30-40%. Эти результаты демонстрируют, что современные подходы к анализу контента позволяют не только эффективно размещать рекламу в релевантном для пользователя контенте и обеспечивать brand safety для брендов, но и существенно повышать отдачу от рекламных инвестиций.
Кейс Otclick с Content Predictor показывает, как ML-алгоритм на стыке NLP и семантического анализа радикально меняет логику контекстуального таргетинга, заменяя устаревшие keyword-методы. Высокие показатели релевантности и Brand Safety достигнуты не просто отдельными улучшениями, а системным пониманием смысла контента: от маркировки страниц ID до интеграции с DSP для реал-тайм оптимизации тайминга под пользователей. Мы видим в кейсе, как ML-алгоритм помогает увеличить эффективность и задает бенчмарк для AdTech, где проведение глубинного семантического анализа, машинное обучение и DSP-интеграции дают кратный ROI
Виктория КолесниковаCопредседатель комитета по AI/ML, Заместитель генерального директора Media Wise
82% вовлеченности: как универсальный идентификатор обеспечил кросс-девайcное размещение с подтвержденным результатом
Группа компаний ФСК решила применить универсальный идентификатор пользователя Otclick ID для кросс-девайсной рекламной кампании с ретаргетингом из среды Smart TV в OLV во всех средах.
Для решения этой задачи агентство Proximity обратилось к AdTech-компании Otclick, которая разработала данный идентификатор. Эта технология обеспечила точное объединение пользовательских устройств, создавая единый цифровой профиль для каждого потребителя. Преимущество решения — 80% точности идентификации и улучшение ретаргетинга.
Внедрение технологии показало впечатляющие результаты. Мэтчинг аудитории между Smart TV и онлайн-видео составил 73%, что подтвердило эффективность кросс-девайсового подхода. Показатель CTR достиг 0.53%, а завершенность просмотров видео (VTR) — 82%. Дополнительными преимуществами стали снижение стоимости привлечения на 25-35% и рост конверсий на 25-40%.
Это кейс, где ключевым элементом является универсальный идентификатор, который обеспечивает точное объединение устройств в единый профиль пользователя. Точность идентификации и процент мэтчинга между Smart TV и OLV достигнуты благодаря применению технологии, улучшающей весь путь ретаргетинга от TV до онлайн-сред. Этот подход усиливает не только перформанс, но и точность медиапланирования в рамках нескольких экранов. Кейс ФСК, Proximity и Otclick является примером, когда работа с идентификацией устройств и кросс-девайсовымм профилями дает серьезный рост эффективности размещения
Виктория КолесниковаCопредседатель комитета по AI/ML, Заместитель генерального директора Media Wise
AI-подход Weborama показал рост конверсии на 300% в кампании для Okko
Перед онлайн-кинотеатром Okko и агентством «Сбермаркетинг» стояла цель: повысить эффективность медийных показателей рекламных кампаний сериалов «Дыши» и «Как приручить лису» как минимум в 2 раза с помощью искусственного интеллекта. Для реализации этой задачи команды бренда и агентства объединили усилия с технологическим партнёром Weborama.
Проект состоял из двух ключевых этапов. На первом этапе с помощью инструмента Weborama BigFish был проведен глубокий анализ бренда и аудитории. Semantic AI и ML-модели изучили контекст упоминаний Okko и его конкурентов, что позволило выявить пользовательские ассоциации с брендом и сформировать кластеры аудитории по интересам.
На втором этапе полученные инсайты легли в основу сегментации с использованием инструмента, объединяющего технологии контекстуального таргетинга и Generative AI. Такой подход дало возможность получить расширенное описание ЦА и ее характеристик и сформировать сегменты URL-страниц, что обеспечило коммуникацию с аудиторией в момент ее интереса. А также обеспечить Brand Safety, за счет учета тональности слов и исключения риска размещения рекламного объявления рядом с негативным контентом.
Внедрение AI-технологий привело к значительному улучшению ключевых показателей. Кликабельность (CTR) кампании сериала «Дыши» выросла в 2 раза по сравнению с отраслевыми бенчмарками, а конверсия (CR) увеличилась в 4,5 раза, тогда как CTR по кампании «Как приручить лису» показал прирост в 4 раза, вместе с увеличением конверсионности в 12 раз. Проект стал ориентиром для индустрии, доказав, что синергия аналитики и AI-технологий способна обеспечить кратный рост эффективности рекламных кампаний.
По словам Тимура Спиридонова, сопредседателя комитета по AI/ML, исполнительного директора AdTech-компании Otclick, кейс наглядно демонстрирует, как применение AI driven подхода меняет логику медийного планирования и оценки эффективности. Эксперт заметил, что рост показателей был достигнут не за счет точечных оптимизаций, а благодаря глубокой работе с данными: от семантического анализа контекста и конкурентного окружения до формирования аудиторных сегментов.
Инструменты Weborama показали, что контекстуальный таргетинг это не просто выбор релевантных аудитории площадок, а профессиональная работа со смыслами, тональностью и моментом интереса пользователя. Выбранный подход усиливает перформанс метрики и Brand Safety, что является важно для AI-решений. В этой рекламной кампании AI не эксперимент, а рабочий инструмент для будущего роста. Кейс Okko, Сбермаркетинга и Weborama задает определенный ориентир для AdTech, где инвестиции в качественные данные, продвинутую аналитику и AI-технологии дают нужный бизнесу результат. Такие кейсы показывают, каким будет развитие AI/ML в рекламе
Тимур СпиридоновCопредседатель комитета по AI/ML, исполнительного директора AdTech-компании Otclick
Стоимость привлечения снижена в 2,6 раза: эффективный таргетинг с машинным обучением для FMCG-бренда
Бренд «Село Зелёное» столкнулся с вызовами в digital-продвижении, связанными со спецификой рынка FMCG. Ключевой проблемой стала ограниченная емкость целевых аудиторий при высоком уровне конкуренции за внимание. Кампании были сфокусированы на конкретных регионах с устойчивым присутствием бренда на полке, однако аудитория в них, сегментированная по узкой категории (например, «категория пельмени за последние 3 месяца») оказывалась небольшой. В Тюмени, к примеру, емкость составляла 93 тыс.
Эта проблема усугублялась двумя факторами. Во-первых, низкая регулярность покупок в категории сама по себе формировала небольшие сегменты аудитории. Во-вторых, на этапе мэтчинга с рекламными площадками терялось до 25% аудитории. Эти факторы делали эффект от рекламных кампаний на продажи бренда незначительным, несмотря на хорошую конверсию традиционной аудитории.
Для решения этих проблем бренд совместно с агентством Mediaminded и платформой Dialog X5разработал инновационное решение. В основе проекта лежало применение искусственного интеллекта и машинного обучения для формирования принципиально нового подхода к таргетингу. Партнёр проекта Dialog Х5 провел глубокий анализ покупательского поведения пользователей программы лояльности «Х5 Клуб» и сопоставил их с результатами прошлых РК бренда. ML-модель выявила неочевидные параметры, связанные с высокой конверсией в покупку после рекламного контакта. На основе этих параметров был сформирован ML-сегмент по данным о продажах около 1 млн пользователей программы лояльности.
Ключевым этапом проекта стало проведение А/B теста: одновременно запускались рекламные кампании на MyTarget на сегмент по бизнес-правилам и ML-сегмент с идентичными настройками креатива, охвата и частоты показа. Специально созданный для А/В тестирования дашборд Agile позволял еженедельно видеть медиапоказатели кампании и как показы конвертируются в продажи бренда. Согласно результатам, ML-сегмент системно демонстрировал конверсию рекламного показа в покупку бренда в 2,8 раза выше при сохранении стабильных показателей вовлеченности (VTR 47% против плана 44%, CTR 0,62% против плана 0,50%) по сравнению со стандартными сегментами, подобранными по стандартным бизнес-правилам.
Среди других ключевых результатов:
-
Продажи бренда, атрибутированные к кампании, увеличились более чем в 7 раз (перевыполнение плана в 4,7 раз)
-
Стоимость привлечения покупки одной упаковки товара при размещении на ML-сегмент снизилась в 2,6 раза
-
Емкость сегмента была увеличена в 1,8 раза
Современный маркетинг невозможно представить без искусственного интеллекта. Его способность анализировать огромные массивы данных и генерировать персонализированные решения позволяет брендам не просто улучшать метрики, а совершать качественный скачок в эффективности коммуникаций. От прорывной конверсии до гарантии бренд-безопасности — технологии AI/ML уже сегодня показывают впечатляющие результаты. Комитет по AI/ML Ассоциации развития интерактивной рекламы (АРИР) собрал реальные кейсы от лидеров рынка, демонстрирующие, как умные алгоритмы решают ключевые задачи: от глубокого понимания аудитории до многократного роста вовлеченности.
Особенно значимым достижением стала возможность масштабирования охвата без потери эффективности (конверсии показа). При трехкратном расширении охвата по сравнению с максимальным объемом, который позволял стандартный сегмент, конверсия рекламного контакта оставалась стабильно высокой. Этот пилотный проект стал первым в FMCG-сегменте случаем успешной реализации ML-таргетинга от Dialog Х5 в связке с внешней рекламной платформой, доказавшим возможность кратного повышения эффективности digital-кампаний без компромиссов в качестве аудитории.
Тимур Спиридонов отметил, что ключевое технологическое преимущество решения от Mediaminded и X5Dialog заключается в переходе от классического таргетинга к вероятностной ML-модели, обученной на реальных данных о покупках.
В традиционных подходах FMCG-кампании опираются на узкие категорийные признаки, и это неизбежно ограничивает емкость сегментов и снижает масштабируемость. В этом кейсе видим, как ML-алгоритмы позволили выявить скрытые паттерны покупательского поведения и тем самым расширить аудиторию без размывания ее качества. Хочется отметить связку данных из программы лояльности, истории прошлых рекламных кампаний и последующей валидации через строгий A/B-тест. ML-сегмент формировался не на основе абстрактной близости к категории, а по признаку максимальной вероятности конверсии рекламного контакта в покупку. Такой data-driven подход смещает фокус с “кто потенциально может купить” на “кто с наибольшей вероятностью купит после контакта с рекламой”, что и обеспечивает кратное снижение стоимости привлечения
Тимур СпиридоновCопредседатель комитета по AI/ML, исполнительного директора AdTech-компании Otclick
По словам Никиты Фоминова, CEO Билайн Adtech, во всех представленных кейсах видно главное: рынок уходит от простых механик к моделям, построенным на данных, ИИ и устойчивой идентификации:
Генеративный ИИ повышает релевантность креативов за счет персонализации. Семантические алгоритмы позволяют точнее понимать контекст и обеспечивать brand safety. Устойчивые идентификаторы дают возможность кросс-девайсного ретаргетинга и более полного анализа пути пользователя. Эти подходы отличаются от традиционных: они опираются не на обобщенные правила, а на анализ поведения и контента, продвинутые методы атрибуции. В итоге такие технологии повышают прозрачность, качество контактов и управляемость результата — это одни из ключевых направлений, в которых развивается adtech-рынок
Никита ФоминовCEO Билайн Adtech
Лучшее в блогах
19.12.2025
15.12.2025
Вам понравится
Hybrid
16.12.2025
СберМаркетинг
01.12.2025
Веб-интегратор «Компот»
27.11.2025
Неделя рекламы 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании